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#Reranker 5
2026
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한국어 Wiki 임베딩 설계: 모델, 청크, 차원, 인덱싱과 검색 속도
한국어 Wiki를 벡터 검색으로 만들 때 모델, 청크 크기, 임베딩 차원, 인덱싱과 실시간 검색 속도를 어떻게 결정하는지 설명합니다.
#임베딩 #RAG #한국어 Wiki #청킹 #벡터 검색 #HNSW #Reranker -
[LLM Wiki 28] Context7은 어떻게 문서를 AI 컨텍스트로 바꾸나: 공개된 동작과 직접 만드는 설계
Context7의 공개 저장소와 공식 문서에서 확인되는 수집, 검색, 재정렬, 갱신 구조를 추적하고, 비공개 영역을 직접 구현할 수 있는 재현 아키텍처와 오픈소스 출발점을 정리합니다.
#Context7 #MCP #RAG #HybridSearch #VectorSearch #Reranker #개발문서 -
[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 11] qmd의 기술 구조와 사용 케이스
qmd가 LLM Wiki에서 어떤 위치를 차지하고, BM25, 벡터 검색, reranker, 모델 설정을 어떻게 활용하는지 설명한다.
#LLM Wiki #qmd #BM25 #Vector Search #Reranker -
[LLM Wiki 6] qmd와 자연어 검색: BM25, Vector Search, Reranker
qmd가 BM25, 벡터 검색, query expansion, reranking으로 자연어 검색을 처리하는 방식을 설명한다.
#LLM Wiki #qmd #BM25 #Vector Search #Reranker