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텍스트 의미 유사도만 보던 단일 임베딩의 한계를 넘어 가격, 최신성, 인기도, 카테고리 수치를 단일 복합 벡터 공간에 통합하는 Superlinked 프레임워크 실무 아키텍처를 분석합니다.
러스트 기반 고성능 벡터 데이터베이스 Qdrant에서 Dense 벡터와 Sparse BM25 벡터를 결합해 검색 정확도를 극대화하는 하이브리드 RAG 실전 구현법입니다.
8192 토큰 컨텍스트와 5개 작업 특화 어댑터를 지원하는 Jina Embeddings v3를 Qdrant 벡터 데이터베이스와 연동하는 파이썬 검색 파이프라인 코드입니다.
밀집 벡터의 문맥 이해력과 희소 어휘의 전문 키워드 일치력을 결합하여 검색 적중률을 극대화하는 BGE-M3 하이브리드 RAG 파이프라인 구현 코드를 정리했습니다.
상주하는 비싼 서버 없이 디스크와 AWS S3 위에서 직접 초고속 벡터 검색을 수행하는 Rust 기반 LanceDB의 설치법과 하이브리드 RAG 구현 코드를 알아봅니다.
