Series · Folio

도메인 RAG 검색 개선 기록

대상

도메인 문서 검색에서 dense·sparse·hybrid·reranker를 운영하며 성능 한계를 만난 개발자

읽고 나면

검색 실패를 dense, sparse, fusion, rerank 단계로 분해하고, 모델 학습 전에 먼저 고쳐야 할 병목을 판단할 수 있음

추천 진입

01편

№001 retrieval-performance-limits · 01

Retrieval 성능의 한계에 부딪쳤을 때 1: SPLADE보다 먼저 봐야 할 것

도메인 RAG 검색이 hard coding 개선 뒤에도 막혔을 때, SPLADE 학습 전에 dense·sparse·fusion·rerank stage trace로 실패 원인을 분리한 기록입니다.

02 Jul 2026 #RAG #Retrieval #SPLADE #Qdrant

№002 retrieval-performance-limits · 02

Cerebras 사내 지식 검색 해부: Single Retrieval Layer를 PE Agent에 적용하는 법

Cerebras Knowledge가 Slack·코드·문서·내부 DB를 옮기지 않고 하나의 검색 계층으로 연결한 구조를 해부합니다. Hybrid Search·RRF·MCP·프로젝트 범위를 반도체 PE Agent와 시계열 로그 검색에 적용하는 방법까지 정리합니다.

01 Aug 2026 #Cerebras #EnterpriseSearch #HybridSearch #MCP