최신 블로그
부분 파일 업데이트로 인해 로컬 RAG 인덱스에 오래된 내용이 남는 이유는 무엇인가요?
부분 업데이트로 새 청크가 삽입될 때 이전 파일 버전에서 생성된 기존 청크가 모두 삭제되지 않아 두 버전 모두 검색할 수 있게 될 수 있습니다.
에이전트가 사용할 수 있는 도구가 너무 많으면 도구 호출의 신뢰성이 떨어지는 이유는 무엇인가요?
에이전트가 올바른 작업을 선택하고 매개변수화하며 순서를 정하기 전에 서로 유사한 스키마를 너무 많이 구분해야 하면 도구의 안정성이 떨어집니다.
문서에 반복적인 상투적 문구가 포함되면 로컬 AI 요약이 왜 부정확해질까요?
반복되는 상투적인 문구는 인위적인 빈도 신호가 되어, 요약 모델이 일반적인 텍스트를 과도하게 선택하고 문서의 고유한 내용을 과소평가하게 만듭니다.
RAG 파이프라인이 올바른 파일을 인용하지만 잘못된 구절을 인용하는 이유는 무엇인가요?
RAG 시스템은 검색 과정에서 올바른 파일을 식별하면서도, 답변을 뒷받침하지 않는 인접 청크의 내용을 인용하거나 메타데이터를 첨부할 수 있습니다.
서비스를 다시 시작하면 홈 AI 에이전트가 완료한 작업을 잊어버리는 이유는 무엇인가요?
에이전트는 진행 상황이 프로세스 메모리나 채팅 컨텍스트에만 존재하고 도구 실행 결과와 연결된 영구적인 워크플로 상태로 저장되지 않으면 완료한 작업을 잊습니다.
웨이크 워드 감지가 활성화된 경우에만 로컬 음성 모델이 지연되는 이유는 무엇인가요?
웨이크 워드 감지는 항상 켜져 있는 오디오 경로를 추가하여 음성 인식과 리소스를 경쟁하게 만들고, 트리거에서 음성 텍스트 변환으로 전환되는 과정이 지연될 수 있습니다.
스캔한 가정용 문서의 OCR 파이프라인은 왜 표의 관계를 놓칠까요?
OCR은 셀 텍스트를 인식할 수 있지만, 값과 머리글, 행, 열, 병합된 셀을 연결하는 공간적·논리적 관계를 잃을 수 있습니다.
하나의 인덱스에 여러 언어를 혼합하면 벡터 검색 재현율이 떨어지는 이유는 무엇인가요?
다국어 인덱스 하나로 인해 임베딩 공간의 기하 구조가 균일하지 않게 드러날 수 있으며, 이로 인해 일부 언어나 언어 간 쿼리에서 최근접 이웃 재현율이 저하될 수 있습니다.
