RAG Lab중급TF-IDF임베딩
RAG Pipeline
RAG 파이프라인의 각 단계를 시각화하고 작동 원리를 이해하세요.
RAG Lab 시리즈
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문서 인덱싱
문서를 청크로 나누고 TF-IDF 벡터로 색인하는 과정을 단계별로 확인합니다.
유사도 검색
질문과 각 청크의 코사인 유사도를 계산해 관련 높은 문서를 검색합니다.
컨텍스트 조합
검색된 청크를 프롬프트에 결합해 LLM 입력 컨텍스트를 구성합니다.
답변 생성
검색 근거를 바탕으로 답변을 생성하는 RAG의 최종 단계를 체험합니다.
RAG Pipeline 로딩 중...
RAG(검색 증강 생성)란?
RAG는 LLM이 외부 문서를 검색해 근거에 기반한 답변을 생성하는 기법입니다. 이 시뮬레이터는 학습 목적상 TF-IDF 기반 검색을 사용합니다 — 실제 서비스의 임베딩 검색과 어떻게 다른지 비교하며 원리를 익히세요.
- • TF-IDF: 단어 빈도 기반의 고전적 검색 — 의미 기반 임베딩 검색과의 차이를 학습 포인트로
- • 청킹 크기·검색 개수(top-k)가 답변 품질에 미치는 영향 관찰
- • 검색 근거가 환각(hallucination)을 줄이는 역할 이해