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MTEB 벤치마크 최고 수준의 텍스트 유사도를 달성한 구글 768차원 다국어 임베딩 모델을 파이썬과 벡터 데이터베이스에 연동하여 고정밀 사내 RAG 시스템을 구축하는 방법입니다.
2018년 고전 BERT를 현대적 하드웨어 사양에 맞추어 8192 토큰 지원과 FlashAttention 2로 재설계한 ModernBERT의 아키텍처와 파이썬 검색 구축 코드입니다.
단순 키워드 일치가 아닌 의미론적 시맨틱 벡터로 웹 문서를 발굴하는 Exa AI 검색 엔진의 아키텍처, 구글 커스텀 검색 대비 RAG 적합도와 파이썬 연동 코드를 안내합니다.
