문서 검색·RAG
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![[Local LLM 구축하기 16] 임베딩과 코사인 유사도로 문서 검색하기](https://blog.maruops.com/wp-content/uploads/2026/10/maruops-photo-096-768x512.jpg)
[Local LLM 구축하기 16] 임베딩과 코사인 유사도로 문서 검색하기
“백업을 며칠 남기지?”라고 물었는데 문서에는 “보관 기간”이라고 적혀 있을 수 있어요. 이런 표현 차이를 다루는 방법 중 하나가 임베딩 검색입니다. 문장을 벡터로 바꿔 가까운 문서 조각을 찾고, 답변 생성 전에 검색 결과부터…
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![[Local LLM 구축하기 17] 검색한 문서로 답하는 RAG 구성](https://blog.maruops.com/wp-content/uploads/2026/10/maruops-photo-090-768x515.jpg)
[Local LLM 구축하기 17] 검색한 문서로 답하는 RAG 구성
앞에서 찾은 문서 조각을 대화 모델에 함께 보내면, 그 자료를 참고해 답하도록 만들 수 있습니다. 이 방식이 RAG예요. 문서를 모델의 가중치에 새로 학습시키는 과정 없이, 질문할 때 필요한 근거를 찾아 넣습니다.
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![[Local LLM 구축하기 18] 모델과 RAG를 비교할 평가표 만들기](https://blog.maruops.com/wp-content/uploads/2026/10/maruops-photo-114-768x512.jpg)
[Local LLM 구축하기 18] 모델과 RAG를 비교할 평가표 만들기
모델을 비교할 질문을 미리 남겨 두면 교체나 업데이트 뒤에도 판단하기 편합니다. 잘 답했던 질문뿐 아니라 틀렸던 질문, 문서에 답이 없는 질문도 모아 보세요. 작은 평가표부터 만들어 검색과 답변을 따로 확인하겠습니다.