RAG는 모든 유형의 질문에 대해 취약하고 도메인 특정한 분석기를 구축하지 않고도 대규모 문서 컬렉션을 검색 할 수있는 가장 실용적인 방법 중 하나입니다. 컨트롤 된 데모에서 작동하는 것은 실제 엔터프라이즈 PDF들 앞에 놓을 때 종종 빠르게 악화되는 것입니다. : 스캔 된 계약, 준수 파일, 의료 기록, 정책, 그리고 그들과 함께 오는 레이아웃 및 품질 문제의 긴 꼬리. 팀이 갇혀있을 때, 이는 벡터 검색이 "작동하지 않기" 때문입니다.이 시스템이 올바른 증거에 대한 답변을 일관되게 기초화 할 수 없거나 권한을 신뢰할 수 없거나 사물을 깨지 않고 평가 및 개선 할 수 없기 때문입니다.당신이 어떤 문서의 버전이 주장을 지원했는지 -또는 사용자가 그것을 볼 권한이 있음을 증명하지 못하면 -당신은 아직 제품이 없습니다.당신은 실험을 가지고 있습니다. The Demo Trap 데모 함정 대부분의 프로토 타입은 동일한 경로를 따릅니다 : 벡터 스토어에 문서를 떨어 뜨고, 상위 K 조각을 검색하고, LLM을 합성하도록 요청합니다. 깨끗하고 잘 구조화 된 텍스트에서, 그것은 훌륭하게 보일 수 있습니다. 문제는 다음에 일어나는 일입니다. 스캔 된 PDF는 회전되거나 왜곡됩니다. 다중 열 읽기 순서는 흐리게됩니다. 테이블은 추출 중에 구조를 잃습니다. Chunking는 중간 논쟁을 분할합니다. Retrieval은 "충분히 가까운" 컨텍스트를 반환하지만 실제로 주장을 지원하지 않습니다. 생산에서, 당신은 데모보다 다른 속성에 대한 최적화하고 있습니다.당신은 시스템이 혼란스러운 입력에 대해 신뢰할 수 있고, 파이프라인 변경을 통해 재생할 수 있고, 검사하에 방어 할 수 있기를 원합니다.그것은 특정 증거에 대한 응답을 추적 할 수 있고, 증거가 약할 때 강한 기본 사항을 가지고 있음을 의미합니다 : 질문을 명확히하는, 거부 행동, 또는 명시 불확실성과 함께 "최고의 가능한 증거"를 제시합니다.그것은 또한 검색의 일환으로 액세스 제어를 취급하는 것을 의미합니다. Ingestion: Where Quality Is Won or Lost 섭취: 품질이 얻거나 잃어버린 곳 이러한 몇 가지 시스템을 구축한 경우, 섭취가 대부분의 후속 트릭보다 복구 품질을 결정한다는 것을 빨리 배울 수 있습니다. 문서 AI 사전 처리는 매력적이지는 않지만 구조를 보존하거나 영구적으로 잃을 수 있습니다. 기업 문서의 경우 OCR만으로는 충분하지 않습니다; 당신은 일반적으로 레이아웃 탐지, 읽기 순서 재구성 및 제목, 섹션 및 테이블을 의미있는 구조 추출을 필요로합니다. Google 문서 AI, Azure 문서 인텔리전스 및 Amazon Textract와 같은 관리 도구는 많은 땅을 커버 할 수 있습니다. 간단한 문자 또는 토큰 분할은 빠르지만, 의미적 경계를 넘는 경계는 사용자가 계약 및 정책에서 신경 쓰는 경계입니다. 제목, 섹션 경계 및 테이블 경계를 따르는 적응성 크닝은 일반적으로 검색 및 다운프레임 토양을 개선합니다. 그것은 또한 최종 사용자에게 출처가 자연스럽게 느껴집니다 : chunk_4892와 같은 투명한 내부 ID를 반영하는 대신에, 리뷰가 즉시 확인할 수있는 무언가를 지적 할 수 있습니다. "MSA v3.2 → 섹션 9 (결제) → 9.2 (결제 이유), 페이지 12, 줄 14-22." 메타데이터는 당신이 그것을 필요로 할 때까지 선택적인 것으로 보이는 또 다른 영역입니다. 실용적으로 메타데이터는 필터링, 추적 및 재생 가능성을 가능하게 만드는 것입니다. 유용한 조각 수준의 메타데이터는 일반적으로 문서 ID, 섹션 경로, 페이지 번호, 타임스탬프 (효과 날짜, 마지막으로 수정, 섭취), 추출 신호, 그리고 버전 식별자 (문서 해시, 킹 버전, 삽입 모델 버전)를 포함합니다. The Retrieval Stack That Actually Works 실제로 작동하는 Retrieval Stack 벡터 유사성 검색은 좋은 출발점이지만 엔터프라이즈 문서에 대해서는 거의 충분하지 않다.사실에서는 하이브리드 탐색(dens embeddings plus sparse lexical retrieval like BM25)은 특히 사용자가 조항 번호, 식별자, 약자 또는 정확한 구문을 사용하여 쿼리할 때 더 강력한 경향이 있습니다. 시스템이 감지 된 품질에서 가장 큰 점프를 이룬 이유는 마법이기 때문이 아니라 일반적인 실패 모드를 수정하기 때문입니다 : 초기 검색 세트에는 "Kinda 관련"조각이 포함되어 있으며, 실제로 관련된 조각을 상단으로 홍보해야합니다. Cross-encoder re-rankers (bge-reranker 또는 Cohere ranker와 같은 관리 APIs와 같은 오픈 모델)는 더 깊은 쿼리-passage 상호 작용을 사용하여 후보 조각을 리코딩합니다. 팀은 일반적으로 리코딩이 올바르게 측정되었을 때 컨텍스트 정밀도에서 눈에 띄는 상승을 볼 수 있습니다 (예를 들어, 예상되는 소스의 황금 세트). 여기에 양적 주장을 유지하는 경우, 광범위한 "정밀도"수보다 쿼리 재 작성 및 확장은 초기에 놓고 나중에 다시 발견하는 것이 쉬운 또 다른 리버팅입니다.사용자는 문서 작성 방식으로 질문을 자연스럽게 표현하지 않습니다. 재 작성 단계는 암호를 확장하고, 단체를 정상화하고, 여러 부분의 질문을 검색 친화적 인 하위 쿼리로 분할 할 수 있습니다.그것은 환상적일 필요가 없지만, 통제되지 않은 재 작성이 사용자의 의도에서 멀리 떨어질 수 있기 때문에 관찰 가능성이 필요합니다. Security: The Layer Everyone Forgets 보안: 모두가 잊어버리는 레이어 대부분의 RAG 데모는 프로토 타입을 느리게하기 때문에 액세스 제어를 무시합니다.생산에서 이것은 주된 제약입니다.당신의 시스템이 HR 문서, 법적 계약 및 엔지니어링 사양을 함께 인덱스하면 사용자로부터 결정적인 권한 경로가 필요합니다 → 허용된 조각, 그리고 검색은 LLM에 도달하기 전에 그 경로에 의해 제한되어야합니다. 스케일링하는 경향이있는 패턴은 사전 필터링된 검색입니다 : 계산 권한 (RBAC/ABAC), 호환 가능한 ACL 특성을 가진 조각에서만 검색하고, 권한있는 후보 집합 내에서 다시 링크하고, 액세스 된 증거를 기록합니다.This is also where the “metadata is not optional” point appears in practice—without chunk-level tagging, you end up with leaky boundaries or expensive, fragile post-filters. ACL 이외에, 기업 배포는 일반적으로 PII 탐지/마스크링, 잠시 암호화, 소스 액세스에 대한 짧은 수명 토큰 및 쿼리를 캡처하는 감사 로깅을 필요로합니다. 쿼리, 복구된 조각 ID, 인용 및 문서 버전. 심각하게 받아 들일 가치가있는 또 다른 현대적인 우려는 문서 내부의 신속한 주입 콘텐츠입니다.당신은 모든 문서를 적대적으로 취급 할 필요가 없습니다.하지만 당신은 원본 텍스트에 삽입 된 지침이 시스템의 규칙을 대체 할 수 없기 때문에 기본적인 방패가 필요합니다. Monitoring: Closing the Loop 모니터링: Close the loop 이러한 시스템 중 하나를 몇 주 이상 사용하면 드리브가 나타납니다. 문서 변경, 쿼리 배포 변경, 섭취 파이프라인 변경 및 모델 구성 요소가 업데이트됩니다. 모니터링 및 평가없이 사용자가 도구를 신뢰하는 것을 중단할 때까지 품질이 조용히 악화됩니다. 실질적으로, 당신은 추적 건강 (recall@k vs 황금 세트, 컨텍스트 정밀도, reranker 리프팅), 생성 건강 (설명 정확도, 토지 / 충실성 검사, 거부율) 및 운영 건강 (p50 / p95 지연, 쿼리당 비용, 섭취 지연에서 검색 가능한 인덱스에 문서 업데이트)을 추적하고 싶습니다. 내가 본 가장 효과적인 팀은 황금 평가 데이터 세트를 유지 - 예상 출처 문서와 함께 정리 된 질문 - 그리고 일정과 변경 이벤트 (새로운 삽입, 새로운 링 논리, 새로운 문서 배치)에 그것을 실행합니다. 종종 과소평가되는 하나의 영역은 버전화와 재생 가능성입니다.OCR 모델을 변경하고, 논리를 분쇄하고, 모델을 삽입하거나, 리 랭커 또는 생성 프롬프트를 생성할 때, 어떤 버전이 어떤 응답을 생성했는지 추적하는 방법이 필요합니다. Choosing Your Stack 당신의 스테이크를 선택 Stack decisions matter, but capabilities matter more.For many teams, a managed-leaning setup is attractive: ingestion via a managed Document AI tool or Unstructured-based pipeline, a hosted vector database, an orchestration layer such as LlamaIndex or LangChain, and a reranker (open or managed).Others prefer open-source deployments using Qdrant/Weaviate/OpenSearch, Haystack or similar orchestration, and self-hosted models for control and cost predictability.Both approach can work if it supports the fundamentals: document-conscious ingestion, hybrid retrieval, entitlement enforcement, provenance-friendly citations, evaluation pipelines, and versioning. 아키텍처 측면에서 시스템은 깨끗하게 분할되면 작동하기 쉽습니다 : 비동기적으로 실행되고 안전하게 재처리 할 수있는 섭취 노동자; 정책을 집행하고 증거를 반환하는 국가없는 검색 서비스; 그리고 제한된 맥락과 명확한 출처로 작동하는 생성 서비스.

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문서 AI를위한 생산 수준의 RAG 시스템 구축 : 실제로 필요한 것

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