RAG 대규모 최적화: 청크 분할, 검색 및 베이즈 검색으로 지연 40% 감소
대규모 RAG 시스템에서 성능을 향상시키기 위해 청크 분할 전략과 베이즈 검색 기법을 적용하여 응답 지연 시간을 40%까지 줄이는 방법을 설명한다.
01
사례 핵심
대규모 RAG 시스템에서 성능을 향상시키기 위해 청크 분할 전략과 베이즈 검색 기법을 적용하여 응답 지연 시간을 40%까지 줄이는 방법을 설명한다.
02
적용 포인트
대규모 문서 데이터베이스를 처리하는 AI 어시스턴트의 검색 성능 개선
03
내 업무에 적용해보기
- 문서 유형에 따라 적절한 청크 분할 전략 선택 (예: 법적 계약서는 RecursiveChunker 사용)
- 베이즈 검색 모델을 통합하여 정확도와 속도를 균형 잡기
- 하이브리드 검색 방식(벡터 + BM25)으로 정밀도와 재현율 향상