11차시. Retriever 기초 실습
이번 차시에서 배우는 것
출처: 원본 PDF 11차시_Retriever기초실습.pdf 1쪽 · 쪽 그림 1쪽
Retriever 기초 실습 — 검색을 표준 부품으로
✓ Retriever가 왜 필요한지, vectorstore와 무엇이 다른지 안다 ✓ Top-K를 실험으로 정하는 방법을 익힌다
✓ MMR로 중복 없는 다양한 결과를 얻는다
✓ metadata 필터로 검색 범위를 좁힌다
✓ 검색 결과를 LLM에 넘길 문맥으로 깔끔하게 조립한다
✓ 재사용 가능한 검색 모듈을 완성한다
교안 해설: 이 시간에 하는 일
출처: 교안 11_Retriever기초실습.md
저장소 메서드를 호출부에 그대로 쓰면, 저장소를 바꾸거나 검색 방식을 바꿀 때마다 호출부를 고칩니다. Retriever는 search(질문) 하나로 감싼 함수입니다.
similarity는 가장 가까운 k개를 가져옵니다. 환불 문단만 세 개 오면 교환 질문은 답을 못 합니다. MMR은 가깝되 서로 다른 조각을 고릅니다. k를 키우기 전에, 정답 조각이 이미 1–3위인지 확인합니다. 있는데 답이 틀리면 k 문제가 아니라 프롬프트 문제입니다.
build_context는 조각 앞에 번호와 출처를 붙여, 모델이 [1] 같은 인용을 쓸 재료를 만듭니다. 샘플은 API가 필요해 예시입니다.
강의 PPT 흐름
출처: 강의 PPT 11차시_Retriever기초실습.pptx (21장)
| 장 | 꼬리표 | 슬라이드 제목 |
|---|---|---|
| 1 | - | 실습으로 배우는 LangGraph : 내 손으로 RAG 시스템 만들기 |
| 2 | LEARNING GOALS | 이번 차시에서 배우는 것 |
| 3 | WHY WRAP IT | 저장소를 직접 부르면 생기는 일 |
| 4 | STANDARD PLUG | 표준 콘센트 비유 |
| 5 | KEY TERMS | 핵심 용어 |
| 6 | THREE MODES | 검색 방식 세 가지 |
| 7 | MMR | 도시락 반찬 고르기 |
| 8 | SIDE BY SIDE | 같은 질문, 다른 방식 |
| 9 | TOP-K | 몇 개를 가져올까 |
| 10 | WHY NOT MORE | 참고 자료가 너무 많을 때 |
| 11 | EXPERIMENT | k를 바꿔가며 점수를 봅니다 |
| 12 | BEFORE YOU RAISE K | k를 늘리기 전에 확인할 것 |
| 13 | METADATA FILTER | 검색 범위를 조건으로 좁히기 |
| 14 | BUILD CONTEXT | 검색 결과를 어떻게 이어 붙일까 |
| 15 | LAMBDA | 관련성과 다양성의 조절 다이얼 |
| 16 | TROUBLESHOOTING | 자주 겪는 문제 |
| 17 | THE MODULE | 오늘 만드는 검색 모듈 |
| 18 | CHECKLIST | 이번 차시 체크리스트 |
| 19 | ASSIGNMENT | 이번 차시 과제 |
| 20 | NEXT | 다음 차시 미리보기 — 12차시 RAG 품질 문제 |
| 21 | - | 마무리 |