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Knowledge
Bases.
문서에서 검색 가능한 지식으로. 수집·청킹·인덱싱부터 RAG·지식그래프·평가·운영까지 직접 살펴봅니다.
01
Knowledge Foundations
문서·레코드·관계와 근거 이력을 구분하고 Knowledge Base의 단위를 정한다.
Knowledge RepresentationSchema & IdentityKnowledge LifecycleProvenance
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02
Document Processing
PDF에서 읽기 순서·정규화·메타데이터·품질 점검을 거쳐 검색 가능한 텍스트를 만든다.
PDF ExtractionText NormalizationMetadataExtraction Quality
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03
Chunking
길이 단위와 문서 구조를 구분하고, 청크 크기·겹침이 검색 근거에 미치는 영향을 계산한다.
Length UnitsFixed WindowsStructure-aware ChunkingOverlap & Redundancy
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04
Lexical Indexing
토큰화·역색인·TF-IDF·BM25를 실제 문서와 질의로 계산한다.
Retrieval TokenizationInverted IndexTF-IDFBM25
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05
Vector Retrieval
벡터의 기하, 실제 LSA 검색, 근사 최근접 탐색, 순위 융합을 비교한다.
Vector GeometryDense RepresentationsApproximate NeighborsReciprocal Rank Fusion
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06
Retrieval Design
질의 확장·필터·다양성 재정렬·관계 탐색을 조합해 근거 후보를 구성한다.
Query ExpansionFiltered RetrievalDiversity RerankingKnowledge Graph Retrieval
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07
Retrieval-Augmented Generation
검색한 근거를 예산 안에 조립하고, 인용·보류·문맥 순서를 확인한다.
Context AssemblyCitation GroundingAbstentionContext Ordering
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08
Retrieval Evaluation
관련성 라벨을 사용해 적중·순위·방법 비교·데이터 누출을 구분한다.
Precision & RecallMRR & nDCGControlled ComparisonEvaluation Leakage
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09
Knowledge Operations
변경 감지·접근 제어·문서 신뢰 경계·검색 관측을 통해 지속 가능한 운영을 설계한다.
Incremental UpdatesAccess ControlUntrusted DocumentsObservability & Caching
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