AI 에이전트 메모리 한계 정리: 벡터 검색 대신 그래프 메모리가 필요한 이유와 실제 비교 데모 결과
AI Engineer 컨퍼런스 발표 정리. 벡터 검색만으로는 다단계 추론이 왜 무너지는지, 같은 원본 문서를 벡터 저장소와 그래프 저장소로 각각 만들어 같은 질문을 던진 비교 데모에서 어떤 차이가 났는지 짚어본다.
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AI TOPIC
그래프 RAG 최신 뉴스와 핵심 해설
그래프 RAG 관련 핵심 뉴스와 활용 인사이트 5편을 최신순으로 모았습니다.
그래프 RAG 완전 이해 - 지식 그래프, Cypher 쿼리, 벡터 RAG와의 차이
LLM으로 지식 그래프를 만들고 Cypher로 질의하는 그래프 RAG의 원리와 구축 과정, 그리고 벡터 RAG와의 차이를 IBM 기술 강의를 바탕으로 정리했다.
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컨텍스트 엔지니어링이란? RAG·에이전트형 RAG·그래프 RAG로 AI 성능 높이는 4대 기둥
최신 AI가 자신 있게 틀리는 이유는 추론력 부족이 아니라 적절한 컨텍스트의 부재다. IBM Technology가 설명하는 컨텍스트 엔지니어링 4대 기둥과 RAG·에이전트형 RAG·그래프 RAG·압축 기법을 정리했다.
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RAG 완벽 정리: 검색증강생성 작동 원리와 최신 메타
환각으로 실무에 쓰기 어려운 LLM을, 외부 문서를 검색해 보강하는 RAG로 실용화하는 원리를 정리한다. 인덱싱·검색·생성 3단계부터 그래프 RAG·리랭킹 등 최신 기법까지 다룬다.
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스패너 하이브리드 검색: 풀텍스트·벡터·그래프를 SQL 하나로
구글 드라이브부터 우버까지 떠받치는 스패너의 검색 기능을 정리했다. 풀텍스트·벡터·그래프를 별도 시스템 없이 한 데이터베이스에서 결합해 AI 검색 스택을 SQL 한 줄로 구현하는 방법과, 비용을 크게 줄인 Attio 사례를 담았다.
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