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.
모든 글
출처2026년 5월 30일2026-05-303분Verified
DistractionIF와 RAG 취약점
외부 문서의 지시문형 잡음을 명령으로 오인하는 RAG 취약점과 대응 우선순위를 짚는다.
출처2026년 5월 29일2026-05-293분Verified
SCDBench와 의미 중심 평가
SCDBench는 스마트 컨트랙트 디컴파일을 그럴듯한 코드가 아닌 의미 일치 기준으로 평가하자고 제안한다.
출처2026년 3월 27일2026-03-273분Verified
AI 코드 품질, 속도보다 조건
AI 생성 코드는 속도보다 조건별 품질 편차가 핵심이다. 보안·유지보수성·작업 유형을 함께 검증해야 한다.
출처2026년 3월 27일2026-03-274분Verified
RAG 복합공격 보안 이슈
RAG에서 프롬프트 인젝션과 데이터 포이즈닝이 결합될 때의 보안 위험과 대응 과제를 짚는다.
출처2026년 3월 18일2026-03-183분Verified
데이터-로컬 LLM 탐색
원시 EEG 반출 없이 실험 요약만으로 LLM이 신경망 탐색을 돕는 데이터-로컬 워크플로를 짚는다.
커뮤니티2026년 3월 12일2026-03-124분Verified
현금 vs 무제한 AI, ROI로 따져라
월 300만원 현금과 1년 뒤 무제한 AI를 ROI로 비교: 검수·보안·정책비용까지 현금흐름화.
출처2026년 3월 12일2026-03-124분Verified
산업 LLM 환각, 재현성으로 본다
산업 현장 LLM 환각을 정확도보다 재현성 문제로 보고, 출력 분산을 줄이는 5가지 프롬프트 전략을 비교한다.
출처2026년 3월 10일2026-03-104분Verified
RAG-Driver로 자율주행 설명 그라운딩
RAG-Driver는 검색된 전문가 시연으로 주행 설명을 그라운딩하지만 평가는 BLEU·METEOR·CIDEr 중심이다.
커뮤니티2026년 3월 9일2026-03-094분Verified
장기기억이 새 학습을 방해할 때
장기기억이 정확할수록 새 요구와 충돌해 FWT가 음수로 떨어질 수 있다. 삭제·요약 정책으로 설계하라.
출처2026년 3월 7일2026-03-074분Verified
연소 LLM 지식주입+평가 파이프라인
3.5B 토큰 연소 지식베이스와 CombustionQA로 지식 주입과 평가를 파이프라인으로 고정.
출처2026년 3월 7일2026-03-074분Verified
LLM 에이전트 메모리 입장제어
장기 메모리 오염을 줄이고 감사성을 높이는 LLM 에이전트 메모리 입장제어 설계와 계측을 정리한다.
커뮤니티2026년 3월 6일2026-03-064분Verified
AI 코딩 쿼터 마켓 설계
AI 코딩 쿼터를 권한으로 볼 때 마켓 설계, 약관 위반·보안·검수 리스크를 If/Then으로 정리.
커뮤니티2026년 3월 6일2026-03-063분Verified
장문 보고서: 검색·서술 분리 워크플로우
110k 토큰·30MB 제한 속 장문 보고서는 검색(근거)과 서술(논리)을 분리해 분할 루프로 품질·감사를 높인다.
출처2026년 3월 5일2026-03-054분Verified
PlugMem: 플러그인형 장기 메모리와 공격 표면
PlugMem은 에이전트 밖 플러그인형 장기 메모리로 컨텍스트 팽창·관련성 저하를 줄이고 지속 리스크를 점검한다.
커뮤니티2026년 3월 4일2026-03-044분Verified
가이드형 대화 학습법 워크플로
단편 지식을 붙여넣고 이해 점검→구조화 설명→퀴즈로 학습을 대화 루프로 잇는 방법.
커뮤니티2026년 3월 4일2026-03-044분Verified
외부 LLM 리셀러 서비스의 마진과 리스크
외부 LLM API 기반 리셀러형 서비스의 원가·운영 최적화와 보안·컴플 이슈, 계약 체크포인트를 정리.
가이드2026년 2월 17일2026-02-174분Verified
에이전트 메모리: 삭제·만료·감사 설계
에이전트 메모리는 UX가 아니라 프라이버시·보안 기능이다. 저장보다 삭제·만료·감사 로그를 먼저 설계하자.
가이드2026년 2월 16일2026-02-163분Verified
한국어 LLM 선택, 성능보다 데이터 조건
한국어 LLM 도입은 모델명보다 학습 사용, 보관 기간, 리전 저장·처리 조건을 먼저 점검해야 한다.
가이드2026년 2월 16일2026-02-164분Verified
규제 대응은 완독보다 증빙 산출물
규제는 의도보다 증빙이 핵심이다. 데이터 흐름, 자동결정 로그, 14세 미만 동의를 산출물로 고정하라.
커뮤니티2026년 2월 16일2026-02-164분Verified
장기기억·지속학습·재귀개선 설계
RAG와 파라미터 업데이트의 비용·리스크를 비교하고 재귀개선 검증 체계를 정리한다.
커뮤니티2026년 2월 15일2026-02-153분Verified
가족 AI 온보딩과 데이터 안전 규칙
가족 내 AI 사용 격차를 설득 대신 계정·권한·복구, 안전 규칙, 과제 템플릿으로 줄이는 방법.
가이드2026년 2월 15일2026-02-153분Verified
RAG reranking, 왜 쓰고 어떻게 실험할까
RAG top-K 뒤 reranking으로 상위 결과를 재정렬해 NDCG@10 개선과 비용·지연 트레이드오프를 평가한다.
커뮤니티2026년 2월 14일2026-02-144분Verified
AI 코딩 시대, CS의 중심이 바뀐다
AI 코딩 도구 확산으로 CS 학습이 작성에서 이해·검증·설계로 이동한다.
가이드2026년 2월 14일2026-02-144분Verified
RAG 5단계 실패와 인용 환각 방지
RAG 5단계에서 인용 환각·근거 불일치를 줄이는 분할·검색·거절 체크리스트.