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RAG

검색/리트리벌, 벡터DB, 지식 그라운딩의 실전.

rag security privacy

61개의 글

RAG 토픽은 “좋은 검색”보다 나쁜 답을 줄이는 설계를 다룹니다.
리트리벌 품질, 보안/프라이버시, 최신성, 그리고 운영 비용이 핵심입니다.

실전 체크

“정확도”는 검색 단계에서 결정되는 경우가 많습니다. 먼저 리트리벌부터 점검하세요.
데이터 권한/PII/보관 정책을 정하지 않으면 운영 단계에서 막힙니다.
최신성 요구가 높다면, “재색인 주기”와 “근거 표시”를 함께 설계하세요.

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LLM 점수와 AGI의 거리

커뮤니티2026년 7월 11일2026-07-11

LLM 점수와 AGI의 거리

LLM 성능 향상이 AGI 전조인지, 외부 도구·기억·계획 결합의 결과인지 공개 자료로 짚는다.

AI 데이터 경로별 통제

출처2026년 7월 8일2026-07-08

AI 데이터 경로별 통제

생성형 AI의 세션, RAG, 학습 파라미터를 구분해 기밀성과 삭제·감사 통제를 설계하는 방법

에이전트 조직 메모리 설계

출처2026년 7월 7일2026-07-07

에이전트 조직 메모리 설계

에이전트 도입의 병목은 추론만이 아니다. 조직 지식을 메모리 계층으로 분리해 신뢰성과 통제를 설계해야 한다.

커뮤니티2026년 7월 6일2026-07-06

AI 검색, 속도와 검증

AI 검색은 답변 속도를 높이지만, 인용·데이터·기술 정보는 원문 대조 검증이 여전히 필요하다.

ReContext, 장문맥의 착시를 넘다

출처2026년 7월 4일2026-07-04

ReContext, 장문맥의 착시를 넘다

ReContext는 128K 장문맥 지원보다 입력 속 증거를 다시 꺼내 쓰게 하는 추론 하네스의 가치를 보여준다.

에이전트 컨텍스트 거버넌스

출처2026년 7월 3일2026-07-03

에이전트 컨텍스트 거버넌스

ContextNest가 제안한 컨텍스트 거버넌스와 검증 가능한 지식 볼트 계층의 의미를 짚는다.

RAG 검색 해석, SAE로 푼다

출처2026년 7월 2일2026-07-02

RAG 검색 해석, SAE로 푼다

RAG dense 임베딩을 SAE로 풀어 검색 실패 원인과 retrieval steering 가능성을 살핀다.

LLM 데이터 융합의 진실

출처2026년 6월 29일2026-06-29

LLM 데이터 융합의 진실

상충 출처 속 단일·복수 정답을 LLM으로 융합하는 논문과 RAG 적용 포인트를 짚는다.

금융 추천, 연결보다 설명

출처2026년 6월 27일2026-06-27

금융 추천, 연결보다 설명

익명 웹 세션과 로그인 앱 행동을 잇는 금융 추천에서 성능보다 설명가능성과 프라이버시 검증이 먼저다.

TGHE와 거래 그래프 추론

출처2026년 6월 27일2026-06-27

TGHE와 거래 그래프 추론

TGHE는 전역 그래프 의존 비용을 줄이기 위해 거래 그래프의 반복 로컬 구조를 활용하는 접근을 제안한다.

KARLA가 바꾸는 RAG 설계

출처2026년 6월 26일2026-06-26

KARLA가 바꾸는 RAG 설계

KARLA는 토큰 생성 중 사실을 끌어와 RAG의 노이즈·지연·비용 구조를 다시 묻게 한다.

에이전트 프라이버시의 핵심

출처2026년 6월 26일2026-06-26

에이전트 프라이버시의 핵심

LLM 에이전트의 프라이버시 리스크를 학습보다 데이터 흐름과 권한에서 짚는다.

RAG의 시간적 유효성 문제

출처2026년 6월 26일2026-06-26

RAG의 시간적 유효성 문제

RAG가 과거·현재 사실을 함께 검색해 생기는 stale-fact 오류와 시간적 유효성 대응을 다룬다.

RAG를 넘는 도메인 판단

커뮤니티2026년 6월 25일2026-06-25

RAG를 넘는 도메인 판단

RAGBench와 LegalBench로 본 기업 LLM 과제: 검색 성능과 도메인 판단은 분리해 검증해야 한다.

민감 화면에서 멈추는 GUI 에이전트

출처2026년 6월 25일2026-06-25

민감 화면에서 멈추는 GUI 에이전트

민감 정보 화면에서 GUI 에이전트가 자동화보다 사용자 takeover를 우선해야 하는 기준을 짚는다.

OncoSynth와 치료효과 보존

출처2026년 6월 25일2026-06-25

OncoSynth와 치료효과 보존

OncoSynth는 종양학 합성데이터에서 인과 사슬을 반영해 치료효과 추정 왜곡을 줄이려는 접근을 보여준다.

직원 데이터와 AI 거버넌스

출처2026년 6월 23일2026-06-23

직원 데이터와 AI 거버넌스

직원 활동 데이터의 AI 학습 활용 논란을 계기로 고지, 최소수집, 접근통제의 중요성을 짚는다.

AI 튜터 라우팅과 교육 형평성

출처2026년 6월 23일2026-06-23

AI 튜터 라우팅과 교육 형평성

예산 제약 속 AI 튜터 배정을 비용이 아닌 교육 형평성, 검증, 개인정보 관점에서 짚는다.

무료 가사와 집안 데이터의 거래

출처2026년 6월 22일2026-06-22

무료 가사와 집안 데이터의 거래

무료 청소·요리 대가로 집안 데이터를 모으는 실험과 로봇 학습의 프라이버시 쟁점을 짚는다.

CAPED와 모바일 화면 프라이버시

출처2026년 6월 12일2026-06-12

CAPED와 모바일 화면 프라이버시

CAPED는 모바일 GUI 에이전트가 스크린샷 전송 전 민감 정보를 가려 노출을 줄이는 접근을 제시한다.

기업 문서 RAG, 구조가 답

출처2026년 6월 4일2026-06-04

기업 문서 RAG, 구조가 답

기업 문서 RAG에선 모델보다 검색 단위가 중요하다. 표·양식 구조를 살린 검색 전략을 짚는다.

DistractionIF와 RAG 취약점

출처2026년 5월 30일2026-05-30

DistractionIF와 RAG 취약점

외부 문서의 지시문형 잡음을 명령으로 오인하는 RAG 취약점과 대응 우선순위를 짚는다.

SCDBench와 의미 중심 평가

출처2026년 5월 29일2026-05-29

SCDBench와 의미 중심 평가

SCDBench는 스마트 컨트랙트 디컴파일을 그럴듯한 코드가 아닌 의미 일치 기준으로 평가하자고 제안한다.

AI 코드 품질, 속도보다 조건

출처2026년 3월 27일2026-03-27

AI 코드 품질, 속도보다 조건

AI 생성 코드는 속도보다 조건별 품질 편차가 핵심이다. 보안·유지보수성·작업 유형을 함께 검증해야 한다.