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2026
[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 15] QMD 소스 레벨 분석: 로컬 Markdown 검색 엔진의 내부 구조
QMD GitHub README와 소스를 기준으로 collection, SQLite store, FTS/BM25, sqlite-vec, query expansion, RRF, local reranker, MCP server가 어떻게 연결되는지 분석한다.
#LLM Wiki #qmd #소스분석 #BM25 #Vector Search #Rerank #MCP[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 9] 무료 오픈소스 스택으로 구현하기
Obsidian, qmd, Dataview, Git으로 회의록 LLM Wiki MVP를 만드는 무료 도구 조합을 설명한다.
#LLM Wiki #Obsidian #qmd #Dataview #Git[LLM Wiki 8] LLM Wiki와 Graph RAG를 함께 쓰는 법
LLM Wiki, qmd, Graph RAG를 경쟁이 아니라 역할 분담 구조로 함께 쓰는 방법을 설명한다.
#LLM Wiki #Graph RAG #qmd #하이브리드[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[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 #qmd