80분
Corrective RAG & Adaptive RAG
Day 4: 프로덕션 RAG
Corrective RAG & Adaptive RAG
RAG 심화 > Day 4: 프로덕션 RAG
학습 목표
Corrective RAG의 검색 보정 패턴을 구현할 수 있다 Adaptive RAG의 전략 라우팅을 구현할 수 있다 두 패턴을 결합한 고급 RAG를 만들 수 있다
Corrective RAG & Adaptive RAG
Corrective RAG (CRAG)
검색 결과를 평가하고, 품질이 낮으면 보정한다.
- Correct: 검색 결과 신뢰 -> 그대로 사용
- Incorrect: 검색 결과 무관 -> 대안 검색 (웹, 다른 DB)
- Ambiguous: 부분 관련 -> 관련 부분만 추출하여 사용
Adaptive RAG
질문의 복잡도에 따라 전략을 선택한다.
- Simple: LLM 직접 답변 (검색 불필요)
- Standard: 단순 RAG (검색 + 답변)
- Complex: 멀티스텝 RAG (분해 + 다중 검색 + 종합)
아래 코드를 완성하세요.
에디터 로딩 중...
힌트 보기
- • Corrective RAG에서 AMBIGUOUS 문서의 관련 부분 추출이 핵심입니다
- • Adaptive RAG의 복잡도 분류가 전체 효율을 좌우합니다
- • Complex 질문의 분해는 최대 4개로 제한하세요 (비용 관리)
- • 안전 관련 질문은 SIMPLE로 분류하면 안 됩니다 (반드시 검색)
정답 보기
에디터 로딩 중...
AI로 학습하기 — 꿀팁
✅CRAG 보정 로직 엣지케이스 점검AI 학습 팁
AI에게 Corrective RAG의 검색 신뢰도 분기 로직과 Adaptive RAG의 라우팅 조건을 리뷰받아, 제조 도메인에서 발생 가능한 엣지케이스(검색 결과 전무·신뢰도 경계값)를 검증하세요.
이 Corrective RAG와 Adaptive RAG 구현 코드를 리뷰해줘. 제조 현장 질의 기준으로 검색 신뢰도 임계값 설정 오류, 결과가 0건일 때 폴백 미처리, 전략 라우팅에서 누락 가능한 질의 유형을 찾고 개선 방향을 제시해줘.
이 팁이 도움이 됐나요?