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#retrieval-augmented-generation

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#agent-readable-markdown공동문서 1 · 연관도 33%#agentic-retrieval공동문서 1 · 연관도 33%#ai-evaluator-orchestration공동문서 1 · 연관도 33%#amazon-opensearch-service공동문서 1 · 연관도 33%#architecture-pattern공동문서 1 · 연관도 33%#auditable-web-knowledge공동문서 1 · 연관도 33%#automatic-organizational-context공동문서 1 · 연관도 33%#avatarin공동문서 1 · 연관도 33%#claude-haiku공동문서 1 · 연관도 33%#claude-model-family공동문서 1 · 연관도 33%
Reduce RAG costs on Amazon Bedrock with query-aware compression
Article2026년 8월 21일

Reduce RAG costs on Amazon Bedrock with query-aware compression

검색 후 소형 모델이 질의와 직접 관련된 원문 증거만 추출하도록 해 주 모델의 입력 토큰과 비용을 줄이는 Amazon Bedrock 기반 RAG 압축 방식과 그 성능 평가를 설명한다.

aws.amazon.com
#amazon-bedrock#claude-haiku#claude-sonnet#amazon-opensearch-serverless
Improve contract search accuracy with auto-generated filters in Amazon Bedrock
Article2026년 8월 18일

Improve contract search accuracy with auto-generated filters in Amazon Bedrock

계약 분석 시스템 AIDA는 메타데이터 기반 암시적 필터와 정책 기반 명시적 필터를 결합해 의미 검색의 정확도, 접근 통제, 답변의 출처 추적성을 높인다.

aws.amazon.com
#service-design#amazon-bedrock-guardrails#amazon-opensearch-service#dual-layer-filtering
How avatarin built a 24/7 retail agent with GPT-Realtime
Article2026년 7월 30일

How avatarin built a 24/7 retail agent with GPT-Realtime

avatarin은 야마다전기의 판매 전문성을 GPT‑Realtime 기반 24시간 다국어 쇼핑 에이전트로 구현해 2주간 약 3만 명의 이용과 설문 응답 92%의 긍정 평가를 얻었다.

openai.com
#avatarin#gpt-realtime#yamada-holdings#omnichannel-brand-continuity
Introducing our most accurate search yet
Article2026년 7월 22일

Introducing our most accurate search yet

Firecrawl은 검색 결과의 문단·목록·표를 쿼리별로 평가해 핵심 발췌문만 반환하도록 /search를 개선했으며, 자체 평가에서 SimpleQA 정확도 94.7%와 전체 페이지 처리 대비 10배 적은 토큰 사용을 기록했다고 발표했다.

Eric Ciarla
#simpleqa#firecrawl-search#gpt-5-4#token-efficiency
Cerebras Killed Notion, Obsidian, and Your "Second Brain
YouTube2026년 7월 19일

Cerebras Killed Notion, Obsidian, and Your "Second Brain

Cerebras Killed Notion, Obsidian, and Your "Second Brain"를 중심으로, 세레브라스의 핵심은 노트를 예쁘게 연결하는 인터페이스가 아니라 Slack, Confluence, GitHub, 내부 문서와 데이터를 핵심 판단 포인트로 압축 정리한다.

Nick Saraev
#enterprise-knowledge-management#retrieval-augmented-generation#organizational-memory#ai-agent-infrastructure
NVIDIA Nemotron 3 Embed Ranks #1 Overall on RTEB, Advancing Agentic Retrieval
Article2026년 7월 16일

NVIDIA Nemotron 3 Embed Ranks #1 Overall on RTEB, Advancing Agentic Retrieval

NVIDIA Nemotron 3 Embed는 RTEB 전체 1위의 8B 모델과 효율 중심의 1B 변형을 함께 제공해 검색 정확도, 에이전트 토큰 비용, 배포 성능의 균형을 겨냥한 임베딩 모델 제품군이다.

huggingface.co
#nvidia#nvidia-blackwell#nemotron-3-embed#agentic-retrieval
Scaling medical content review at Flo Health with Amazon Bedrock – Part 2
Article2026년 7월 14일

Scaling medical content review at Flo Health with Amazon Bedrock – Part 2

Flo Health는 의료 전문가의 최종 통제를 유지하면서 전문화된 AI 평가, 신뢰할 수 있는 자료 검색, 자동 재검증을 결합해 의료 콘텐츠 검토 시간을 60% 줄이고 팀 증원 없이 처리량을 3배로 높였다.

aws.amazon.com
#contentful#amazon-bedrock#flo-health#claude-model-family
10 Easy Ways to Enhance Your LLM Wiki or Knowledge Base
YouTube2026년 4월 10일

10 Easy Ways to Enhance Your LLM Wiki or Knowledge Base

텍스트 중심의 LLM 위키도 그래프, 대시보드, 슬라이드, 다이어그램, 저널 연동, 학습 카드 같은 확장을 붙이면 단순 저장소를 넘어 실제 업무와 학습에 바로 쓰는 지식 운영 도구로 진화할 수 있다는 점이 이 영상의 핵심이다.

Onchain AI Garage
#llm-wiki-architecture#obsidian-knowledge-base#agent-readable-markdown#mcp-knowledge-interface
How Credal Extracts 6M+ URLs Monthly to Power Production AI Agents
Article2026년 1월 26일

How Credal Extracts 6M+ URLs Monthly to Power Production AI Agents

Credal은 Firecrawl을 활용해 월 600만 개 이상의 URL을 스크래핑·크롤링하고, 기업용 AI 에이전트가 최신 외부 정보와 문서 기반 지식을 안전하게 활용하도록 지원한다.

Eric Ciarla
#credal#firecrawl#jack-fischer#url-extraction-volume