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2026
[LLM Wiki 17] HyDE Embedding: 가상의 답변으로 검색 품질을 높이는 기술
HyDE Embedding의 개념, 장점과 단점, 한계, 언제 쓰면 좋은지와 피해야 할 상황을 검색 시스템 관점에서 도식 중심으로 설명한다.
#LLM Wiki #HyDE #Embedding #Vector Search #RAG #QMD #검색[LLM Wiki 14] Rerank: 검색 후보를 다시 줄 세우는 기술
Rerank의 개념, 필요한 이유, 실제 검색 flow, 주요 컴포넌트, 한계와 평가 방법을 LLM Wiki 관점에서 도식 중심으로 설명한다.
#LLM Wiki #Rerank #Reranker #검색 #qmd #RAG[LLM Wiki 5] 큰 회의록 Wiki에서 필요한 문서를 찾는 법
회의록이 많아질 때 index, metadata, qmd로 필요한 문서를 찾는 구조를 설명한다.
#LLM Wiki #검색 #메타데이터 #qmdLLM Wiki는 검색을 어떻게 하나, 그리고 임베딩은 쓸까
카파시의 LLM Wiki에서 검색이 효율적인 이유를 단계별로 따라가고, 임베딩(RAG)이 어디에 쓰이고 어디엔 안 쓰이는지를 그림으로 가립니다. index 지도, 링크 그래프, 캐싱, 임베딩의 진짜 위치.
#LLM #지식관리 #Karpathy #임베딩 #RAG #검색 #PKM