금융 RAG를 보며 계속 걸렸던 지점은 근거의 종류가 너무 다르다는 점이었습니다. 증권 리포트는 길고 정적이며, 뉴스는 짧고 최신성이 중요합니다. 표 데이터에서는 숫자와 단위가 중요하고 그래프는 추세를 담습니다. 이 네 가지를 같은 chunk로 취급하면 답변은 자연스러워도 근거가 흐려집니다. flowchart LR A["Analyst Repor...

RAG를 처음 볼 때는 vector DB에 문서를 넣고 질문하면 되는 구조로 이해했습니다. 그러나 구현 흐름을 단계별로 나눠보니 실제 품질 차이는 그 앞뒤에서 크게 났습니다. 문서를 어떻게 자르는지, 질문을 어떻게 바꾸는지, 검색 결과를 어떻게 재정렬하는지, 무엇을 기준으로 평가하는지에 따라 같은 LLM을 사용해도 결과가 달라집니다. flowcha...

처음에는 PDF 처리를 단순하게 생각했습니다. 파서(parser)로 텍스트를 추출한 뒤 RAG에 넣으면 된다고 봤습니다. 문서 처리 흐름을 다시 그려보면서 생각이 바뀌었습니다. PDF/OCR에서 어려운 부분은 “읽는 것”보다 “읽은 결과를 어떤 구조로 남길 것인가”였습니다. 본문·표·그림·수식에 페이지 번호와 설명(caption), 절(section...

3.STUDY는 교육 과정이나 프로젝트에 직접 묶이지 않는 개인 학습 글을 모아두는 공간이다. 1.TIL은 수업과 과정 기반 기록, 2.PROJECT는 프로젝트 결과와 회고, 3.STUDY는 AI 엔지니어링 주제를 따로 공부하며 정리한 글로 구분한다. 카테고리 구조 3.STUDY 3-1.PYTHON 3-2.RAG 3-3....

모델 ID만 최신으로 바꿨는데 결과가 더 나빠지는 경험을 했다면 버그가 아닙니다. 프롬프트를 그대로 둔 것이 문제입니다. 2026년 상반기에 나온 Claude Opus 4.8과 GPT-5.5는 약속이라도 한 듯 같은 방향으로 진화했다. 그리고 두 회사 모두 공식 문서에서 비슷한 말을 한다 — “예전 프롬프트는 이제 오히려 방해가 된다.” 이 글의 ...

“오픈소스 AI 에이전트 하나 골라서 셀프 호스팅하면 되겠지.” 저도 그렇게 생각했습니다. OpenClaw를 설치하고 Docker로 실행한 뒤 Telegram 채널을 연결했습니다. 한동안은 잘 돌아갔습니다. 그러나 사용하다 보니 질문이 “어떻게 연결하지?”에서 “어떻게 더 똑똑하게 만들지?”로 바뀌었습니다. OpenClaw는 게이트웨이를 안정적으로...

“LLM API 연결하고 프롬프트 잘 쓰면 에이전트 완성.” 6개월 전까지는 이 공식이 통했습니다. 지금은 그렇지 않습니다. 2025년 12월, Agentic AI Foundation(AAIF)이 Linux Foundation 산하에 출범했다. 창립 멤버는 AWS, Anthropic, Google, Microsoft, OpenAI, Block, C...

GraphRAG는 RAG에 지식 그래프를 결합해 관계 추론과 구조화 질의를 강화하는 접근입니다. 단순 문서 검색에는 vector RAG가 충분할 수 있지만, 관계 경로·집계·스키마 기반 질문에서는 graph 구조가 강점을 가집니다. GraphRAG: 지식 그래프 + RAG 정리한 벤치마크 기준으로는 질문 유형에 따라 Vector RAG와 Graph...

온톨로지와 지식 그래프는 데이터를 단순 텍스트가 아니라 개념과 관계의 구조로 다루기 위한 방법입니다. RAG가 문서 검색을 중심으로 움직인다면 지식 그래프는 entity와 relation을 명시적으로 연결합니다. 이 글에서는 ontology, knowledge graph, triple, schema 설계를 이해하기 위한 기본 개념을 정리합니다. 온...

Knowledge Graph를 처음 만들 때는 거대한 ontology부터 설계하지 않는 편이 좋습니다. 이미 있는 DB schema나 업무 문서에서 entity와 relation을 뽑고 작은 graph로 효과를 확인하는 순서가 더 현실적입니다. 실전: 어디서부터 시작할까 온톨로지를 처음 만드는 사람을 위한 단계별 접근입니다. DB 스키마에서 시작...