노트북을 실험 프로토콜로 사용
각 RAG 기법을 실행 가능한 실험으로 취급해 입력·절차·지표를 한곳에 두고, 핵심 파라미터를 노출해 재현성과 회귀를 확보한다.
RAG_Techniques는 RAG를 ‘개념 목록’이 아니라 ‘재현 가능한 실험대’로 만든다. 기법별 폴더와 실행 가능한 노트북, 설명을 제공해 청킹, 쿼리 변환, 하이브리드 검색, 리랭킹, 평가를 변수 단위로 움직이며 결과를 비교하고 회귀할 수 있다. 핵심은 특정 프레임워크 래퍼가 아니라 성능을 좌우하는 레버를 노출하는 것: 같은 코퍼스·지표에서 A/B 비교로 결론을 표준화하기 좋다. 빠른 반복과 투명성을 중시하는 RAG 설계 실험 장부로 적합하다.
| ✕기존 문제점 | ✓혁신적 솔루션 |
|---|---|
| RAG는 도구만 쌓기 쉬워 변수 분해와 회귀 패턴이 없으면 결과가 재현되지 않는다. | RAG_Techniques는 청킹, 쿼리 변환, 검색 조합, 리랭킹, 평가를 노트북/폴더 단위로 분해해 A/B 비교와 회귀에 강하다. |
| 팀 지식이 흩어진 노트·스니펫으로 남아 반복 가능한 실험 템플릿이 되기 어렵다. | 실행 가능한 예제로 의도→구현→지표를 연결해 팀의 RAG 실험 프로세스와 템플릿을 표준화한다. |
1git clone https://github.com/NirDiamant/RAG_Techniques.git && cd RAG_Techniques1python -m venv .venv && . .venv/bin/activate && pip install -U pip jupyterlab1jupyter lab1pip install -U langchain llama-index1export OPENAI_API_KEY='your_key_here'| 핵심 시나리오 | 대상 고객 | 솔루션 | 최종 결과 |
|---|---|---|---|
| 엔터프라이즈 RAG 설계 검토·선정 | 아키텍트/PM | 같은 코퍼스·지표로 청킹/검색/리랭킹 조합 비교 | 의견을 재현 가능한 근거로 바꿔 의사결정 마찰을 줄인다 |
| RAG 회귀 베이스라인 라이브러리 | ML/백엔드 | 실행 가능한 노트북 템플릿과 회귀 세트를 고정 | 드리프트를 줄이고 성능 변화가 추적된다 |
| 교육·내부 Enablement | 교육 담당 | 기법 폴더를 실습 과제로 운영 | 핵심 변수와 평가 기준을 빠르게 정렬한다 |
