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• RAG 임베딩 비교 — 내 블로그 데이터로 recall@k 측정 (OpenAI vs bge-m3)

  3 Jul, 2026

  [퀀트 회고에서 '느낌 벤치마킹 → 수치 벤치마킹' 원칙](/posts/quant-study-00-pandas) 을 세운 뒤, 이번엔 임베딩 모델 비교를 실제로 수치화. 내 블로그 글 441청크에 OpenAI text-embedding-3-small 과 bge-m3 를 각각 인덱싱하고, 20개 질문·정답 출처 테스트셋으로 recall@3 을 측정. 전체 OpenAI 80% vs bge-m3 90%. hard 난이도에서 bge-m3 가 100% — 단어 안 겹쳐도 의미로 원문과 연결한 케이스가 결정적. easy 에서 놓친 원인은 오타(cladue, 언더스코어)라 채점 기준 자체가 틀렸다는 반전.

• Chroma + 내 블로그로 RAG Q&A 시스템 만들기 — 부품에서 시스템으로

  20 Jun, 2026

  어제 RAG 의 부품 (임베딩 / 코사인 유사도 / 청크) 을 만져봤다면, 오늘은 그걸 통합한 시스템. Chroma 벡터 DB 도입, 블로그 270 청크를 인덱싱, OpenAI + Claude 로 Q&A. 가장 인상 깊었던 건 '블로그에 없는 정보' 를 받았을 때 모르겠다고 답한 순간.

• RAG 직접 구현 — 임베딩 · 코사인 유사도 · 청크 검색 (한국어 vs 영어 비교까지)

  19 Jun, 2026

  RAG (Retrieval-Augmented Generation) 의 안쪽을 직접 코드로 깎으면서 임베딩이 무엇인지부터 의심스러운 결과를 디버깅하는 데까지. OpenAI text-embedding-3-small 로 1536차원 벡터를 뽑고, 코사인 유사도로 비교하고, 한국어 vs 영어 성능을 비교하고, 청크 분할까지. 의외로 한국어 임베딩 유사도가 낮은 게 관찰됨.