강사가 부족하다고 아무 강사나 뽑고 계십니까? — AX 전환·AI 교육은 CDSA와 함께

RAG의 모든 것

📖 가이드 실험 기록 CDSA

🧪 조합 실험실

칸마다 부품을 골라 파이프라인을 조립하세요 — 2,940가지 · 전부 미리 계산해둬서 즉시 나옵니다
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📚 참고 자료 필요할 때만 펼치세요
📐 용어 설명recall · MRR · 질문 유형 4가지
지표
recall@3 정답 근거를 몇 % 찾았나. 근거 3개 중 1개면 0.33
MRR 정답이 몇 등인가. 1등=1.0, 2등=0.5, 4등=0.25
hit@3 하나라도 있으면 만점 — 실패를 숨겨서 안 씁니다
질문 유형 (12문항의 설계)
사실 답이 한 문장에 그대로 있음
애매 구어체·지시어 — "그 조사 언제로 밀렸지?"
다중연결 여러 문서를 이어야 답이 나옴
전체조망 어느 한 문서에도 답이 없음
💡 지표 하나만 보면 안 됩니다. recall이 높아도 MRR이 낮으면 "찾긴 했는데 뒤에 있다"는 뜻이고, 둘 다 높아도 답변이 틀릴 수 있습니다. 자세한 설명은 용어 사전에 있습니다.
⚖️ 기법 A · B 나란히 비교미리 구운 23개 대표 기법을 둘씩 맞대어 봅니다
기법 A
기법 B (비교)
미리 계산된 결과를 보여줍니다 — API 호출 없음
불러오는 중…
📊 전체 기법 성능 비교표23개 기법 순위 · 열 제목을 눌러 정렬

전체 기법 성능 비교

골든 질문 12개를 모든 기법에 똑같이 돌린 결과입니다. 열 제목을 누르면 정렬됩니다. 행을 누르면 위쪽 기법 A가 그 기법으로 바뀝니다.
이 표를 그대로 믿으면 안 됩니다
골든 질문 12개 중 9개가 단순 사실 질문입니다. 그래서 GraphRAG Local은 평균 recall이 꼴찌인데도, 이 랩에서 유일하게 근본 원인 문서(doc_11)에 도달한 기법입니다.

평균 지표는 "평균적으로 무난한가"를 잽니다. "가장 어려운 문제를 푸는가"는 재지 않습니다 — 실무에서 RAG를 도입하는 이유가 대개 후자인데도요.
확인하려면 위에서 질문을 "2025년 예산이 삭감된 근본 원인은?" 으로 바꾸고 2020+ 를 나란히 비교해보세요.
📄 실습에 쓰인 문서 24개각 문서에 일부러 심어둔 함정까지

실습에 쓰인 문서 24개

전부 가상 자료입니다 (한강수계 생태복원 사업단). 각 문서에는 특정 기법이 필요해지도록 함정을 심어두었습니다 — 이걸 알아야 결과가 왜 그렇게 나오는지 이해됩니다. 클릭하면 원문이 열립니다.
이 랩을 관통하는 인과 사슬
doc_11 장비 납품 지연 ──▶ doc_14 조사 3개월 연기 ──▶ doc_18 예산 12% 삭감
세 문서는 서로를 문서번호로 참조하지 않고, 공통 고유명사도 공유하지 않습니다. 그래서 "2025년 예산이 삭감된 근본 원인은?" 이라는 질문에 벡터·BM25·하이브리드·연쇄검색이 모두 실패하고, GraphRAG Local(20+)만 doc_11에 도달합니다.
🎚️ 청크 크기 · 오버랩 슬라이더숫자를 밀어보며 파라미터 감각 잡기

파라미터 직접 밀어보기

청크 크기와 오버랩을 바꾸면 지표가 어떻게 움직이는지 — 모든 조합을 미리 계산해뒀습니다.
청크 크기 (자)
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