SERIES

AI 검색과 문서화

9 Posts·Last updated on September 05, 2026

AI

RAG란? — LLM에 내 데이터를 붙이는 법과 한계까지

August 17, 2026

안녕하세요, 자바파커입니다. "우리 회사 문서로 챗봇을 만들고 싶은데, 모델을 새로 학습시켜야 하나요?" 거의 항상 답은 아니오입니다. 학습은 비싸고 느리고, 문서가 바뀔 때마다 다시 해야 합니다. 결론부터 말씀드리면 — RAG는 모델을 다시 가르치는 게 아니라, 질문이 들어올 때마다 관련 문서를 찾아서 프롬프트에 끼워 넣는 방식입니다. Retrieval…


AI

MCP(Model Context Protocol)란? — 구조부터 2026 스펙 대전환까지

August 17, 2026

안녕하세요, 자바파커입니다. "MCP 서버 붙이면 된다는데, 그 MCP가 정확히 뭔가요?" Claude Code를 쓰든 Cursor를 쓰든 한 번쯤 마주치는 단어입니다. 그런데 검색해 보면 "AI의 USB-C"라는 비유만 반복되고, 정작 무엇이 오가는지는 잘 안 나옵니다. 결론부터 말씀드리면 — MCP는 AI 모델에게 도구와 데이터를 물려주는 방식을 표준…


AI

LLM 토큰이란? — 한글이 요금을 더 먹는 이유

August 23, 2026

안녕하세요, 자바파커입니다. 토크나이저가 같은 뜻의 영어와 한글을 어떻게 다르게 쪼개는지 51초 영상으로 먼저 확인할 수 있습니다. 는 1토큰입니다. 는 3토큰입니다. 같은 뜻인데 세 배입니다. 그리고 LLM API 요금은 글자 수가 아니라 토큰 수로 매겨집니다. 결론부터 말씀드리면 — 토큰은 글자도 단어도 아닙니다. 학습 데이터에 자주 나온 덩어리…



AI

컨텍스트 윈도우란? — 다 넣었는데 가운데를 놓치는 이유

August 23, 2026

안녕하세요, 자바파커입니다. 문서 100페이지를 통째로 넣었습니다. 그런데 모델이 가운데 내용을 못 찾습니다. 앞부분을 물으면 잘 답합니다. 뒷부분도 잘 답합니다. 그런데 중간쯤에 있던 문장을 물으면 "문서에 없다"고 합니다. 분명히 넣었는데도요. 결론부터 말씀드리면 — 컨텍스트에 넣는 것과 모델이 실제로 쓰는 것은 다릅니다. 정확도는 정보가 어디에 있느…


AI

하이브리드 Markdown이란? 비정형 문서의 정보 손실을 줄이는 AI 문서화

August 30, 2026

안녕하세요. 자바파커입니다. PDF를 AI에 넣기 전에 Markdown으로 바꾸면 문제가 해결될까요? 본문만 있는 문서라면 꽤 잘 동작합니다. 하지만 계약서의 표, 설비 도면의 주석, 보고서의 차트, 여러 단으로 배치된 논문에서는 이야기가 달라집니다. 글자는 남아도 무엇이 무엇에 속했는지가 사라질 수 있습니다. 좋은 디지털화는 문서를 텍스트로 바꾸는 작업…


AI

정형 데이터 메타화란? Semantic Layer·TAG·SAG 실전 설계

August 31, 2026

안녕하세요. 자바파커입니다. AI에게 데이터베이스 스키마를 넘기고 이렇게 물어봅니다. 지난달 순매출은 얼마야? 테이블에 , , 이 있으니 쉬워 보입니다. 하지만 AI는 다음을 모릅니다. 가 주문금액인지 실제 승인금액인지 부가세와 배송비가 포함됐는지 가 완료인지 취소인지 환불은 주문 금액에서 빼는지 별도 테이블을 보는지 주문과 결제를 1:1로 조인해도 되…


AI

HNSW란? 벡터 DB가 모든 벡터를 비교하지 않는 방법

September 01, 2026

안녕하세요. 자바파커입니다. RAG나 추천 시스템을 만들다 보면 이런 SQL을 사용합니다. 의미는 단순합니다. 질문 벡터와 가장 가까운 문서 벡터 5개를 찾는 것입니다. 문서가 1,000개라면 전부 비교해도 큰 문제가 없습니다. 하지만 벡터가 수백만 개라면 매 요청마다 모든 벡터의 거리를 계산하는 완전탐색(Exact Search) 은 부담이 커집니다. 여…



AI

ArcadeDB란? 벡터 검색과 그래프 탐색을 한 DB에서

September 02, 2026

안녕하세요. 자바파커입니다. 먼저 영상으로 동기화 문제와 멀티모델 흐름을 확인한 뒤, 아래에서 스키마와 쿼리를 따라가도 좋습니다. GraphRAG를 만들다 보면 데이터베이스가 하나씩 늘어납니다. 원문과 메타데이터는 Document DB 임베딩은 Vector DB 엔티티 관계는 Graph DB 키워드 검색은 Search Engine 원본 시스템은 RDBM…


AI

RRF란? 키워드 검색과 벡터 검색 결과를 합치는 방법

September 05, 2026

안녕하세요. 자바파크입니다. 영상에서는 BM25와 벡터 검색의 서로 다른 점수를 순위로 바꿔 합치는 과정을 1분 안에 시각화했습니다. 아래 글에서는 실제 계산과 Elasticsearch 구현, 운영 튜닝 기준까지 이어서 설명합니다. 하이브리드 검색은 보통 두 종류의 검색 결과를 함께 사용합니다. 키워드 검색: BM25처럼 정확한 단어·구문 일치에 강합니…