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개요Sparse–Dense Hybrid Indexing은 전통적인 희소(Sparse) 기반 키워드 검색(BM25 등)과 밀집(Dense) 벡터 임베딩 검색(Embedding Retrieval)을 결합한 검색 아키텍처이다. LLM 기반 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템이 확산되면서, 단순 키워드 검색 또는 벡터 검색 단독 방식의 한계를 보완하기 위한 하이브리드 전략이 주목받고 있다.Sparse 인덱스는 정확한 키워드 매칭에 강점이 있으며, Dense 인덱스는 의미 기반(Semantic) 검색에 강하다. Hybrid Indexing은 두 방식을 결합하여 검색 정확도(Precision)와 재현율(Recall)을 동시에 개선하는 것을 목표로 한다.1. 개념 및 정의Spars..

개요GraphRAG는 전통적인 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 프레임워크에 그래프 데이터 구조를 결합하여, 문맥 간 관계성과 정보 연결성을 극대화한 차세대 생성형 AI 기술입니다. GraphDB(Graph Database) 또는 지식 그래프를 기반으로 하여, 복잡한 관계형 정보를 보다 정밀하게 검색하고 LLM이 활용할 수 있도록 설계되었습니다.이 글에서는 GraphRAG의 정의, 구조적 특징, 기술적 구성 요소, 실제 사용 사례 및 도입 시 고려사항 등을 상세히 설명하며, 고도화된 AI 정보 추론 시스템을 구축하고자 하는 조직에 실질적인 인사이트를 제공합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의GraphRAG는 검색 기반 생성(RAG)에 그래프 DB를 결합해 문서 간의 의..

개요OpenSearch Vector Engine(OVE)은 OpenSearch에 내장된 벡터 기반 검색(ANN: Approximate Nearest Neighbor)을 고속, 고정확도로 수행할 수 있도록 설계된 벡터 검색 전용 엔진입니다. 대규모 텍스트, 이미지, 코드, 오디오 등 임베딩된 데이터의 유사도 기반 검색에 특화되어 있으며, LLM 기반 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 아키텍처의 핵심 구성 요소로 각광받고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의OpenSearch Vector Engine은 벡터 임베딩 기반의 유사 검색 기능을 제공하는 OpenSearch의 통합 검색 모듈입니다.목적텍스트·이미지 등 임베딩된 벡터 간 근접 유사도를 빠르고 정확하게 검색필요성..