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#RAG 13
2026
Context7은 AI 개발을 어떻게 돕나 — 최신 문서를 Agent에 연결하는 MCP와 RAG
AI 코딩 Agent가 Context7 MCP로 최신 개발 문서를 찾아 코드 생성에 사용하는 과정을 만화와 실제 연동 흐름으로 설명합니다.
#Context7 #MCP #RAG #AI에이전트 #개발도구[LLM Wiki 19] RRF: 여러 검색 결과를 순위 기준으로 합치는 방법
RRF(Reciprocal Rank Fusion)의 개념, 계산 방식, hybrid search와 QMD에서의 역할, rerank와의 차이, 장단점과 한계를 설명한다.
#LLM Wiki #RRF #Reciprocal Rank Fusion #Hybrid Search #QMD #RAG #Rerank[LLM Wiki 18] QMD Structured Search: LLM Agent가 검색어를 직접 설계하는 방식
QMD structured search가 일반 query 검색과 어떻게 다르고, lex, vec, hyde typed query를 어떻게 실행해 RRF, chunk selection, rerank로 이어지는지 설명한다.
#LLM Wiki #QMD #Structured Search #RAG #MCP #RRF #Rerank[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 20] LLM은 어디에 쓰이는가: Query Expansion부터 Rerank와 답변 생성까지
검색형 LLM 시스템에서 LLM이 어디에 들어가고, 각 단계가 어떤 context를 보고 어떤 출력을 만드는지 QMD와 LLM Wiki 관점에서 깊게 정리한다.
#LLM Wiki #Local LLM #QMD #RAG #Query Expansion #Embedding #Rerank #HyDE[LLM Wiki 16] Query Expansion: 짧은 질문을 검색 가능한 여러 표현으로 바꾸는 기술
Query Expansion의 개념, QMD에서 lex/vec/hyde로 동작하는 방식, qmd-query-expansion 모델의 학습 과정, 예제와 한계를 도식 중심으로 설명한다.
#LLM Wiki #Query Expansion #qmd #RAG #HyDE #BM25 #Vector Search[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 7] Graph RAG: 관계를 따라가며 답하는 검색
Graph RAG가 일반 RAG와 어떻게 다르고 회의록 관계 탐색에 왜 유용한지 설명한다.
#LLM Wiki #Graph RAG #RAG #지식그래프[LLM Wiki 2] RAG를 넘어서: LLM Wiki란 무엇인가
LLM Wiki가 일반 RAG와 어떻게 다르고 왜 지식이 누적되는 구조인지 설명한다.
#LLM Wiki #RAG #Karpathy #지식베이스[LLM Wiki 1] 회의록은 왜 검색만으로 부족한가
회의록이 많아질수록 단순 검색과 일반 RAG만으로는 부족한 이유를 설명한다.
#LLM Wiki #회의록 #RAG #지식관리LLM 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 #PKM카파시의 LLM Wiki — AI를 검색기가 아니라 '쉬지 않는 편집자'로
안드레이 카파시가 제안한 LLM Wiki 패턴 — AI를 검색기가 아니라 지식을 쌓고 정리하는 편집자로 쓰는 법을 그림으로 풀었습니다. raw/LLM/wiki 3계층과 Ingest, Query, Lint 세 동작, 운영법까지.
#LLM #지식관리 #Karpathy #AI에이전트 #Claude Code #RAG #PKMMiniLM, 쉽게 이해하기 — 문장을 '의미 숫자'로 바꾸는 작고 빠른 모델
보편적으로 말하는 MiniLM(all-MiniLM-L6-v2)이 무엇인지, 왜·어떻게 쓰는지, 시맨틱 검색·RAG·클러스터링 같은 실제 사용 예를 도식으로 쉽게 설명합니다.
#MiniLM #임베딩 #embedding #RAG #시맨틱검색 #NLP