Gemma 4와 계층형 RAG를 통한 NIMS 기반 6역할 동시 시뮬레이션 구현
I Used Gemma 4 to Simulate an Entire Emergency Command Team -- One Model, Six Roles, Real Doctrine
Hybrid Search 도입으로 1.8만 건 이메일 3초 내 정밀 검색 구현
How /search and /ask Work: Local Hybrid RAG with ChromaDB + SQLite FTS5
Elasticsearch 및 Hybrid Search 도입을 통한 수백만 개 파일의 실시간 검색 구현
🔍 Como tornei milhões de conversas históricas "invisíveis" buscáveis em tempo real
Hallucination 제로 구현 및 근거 밀도 4.5배 향상시킨 도메인 특화 RAG 시스템
No More Hallucinated Citations: A Domain-Specific RAG System with Ollama, ChromaDB and AI Agents
Naive RAG 한계 극복을 위한 Hybrid Search 및 Re-ranking 기반 Contextual Retrieval 설계
Beyond Vector Search: Mastering Contextual Retrieval for LLMs
Vector Search 한계를 극복한 Hybrid Search 기반 RAG 정밀도 강화
Moving Beyond Simple Vector Search: Why Hybrid Search is Essential for RAG
RRF 기반 Hybrid Search 도입으로 Keyword와 Semantic 쿼리 모두 대응하는 고정밀 RAG 설계
RAG Series (10): Hybrid Search — Retrieving More, Missing Less
LLM과 Vector Index를 결합한 하이브리드 Semantic Search 시스템 구축
AI Search, Image Search, and Category Filters Land in PSRESTful Product Search
Lucene 기반 텍스트 검색과 Vector Database의 하이브리드 검색 전략
What (un)exactly do you mean by semantic search?
YouTube 캡션 추출 및 Multi-query Fan-out 기반의 구조화된 지식 위키 자동 생성 시스템
Synthadoc: From YouTube to Wiki: How v0.3.0 Turns Any Content into Structured Knowledge
BBQ 기반 32배 메모리 절감 및 MCP 통합을 통한 AI Data Layer 전환
OpenSearch isn't trying to be a better Elasticsearch anymore
BM25 및 SQLite 기반 로컬 메모리 구축으로 Recall 88% 달성
CTX: I gave Claude Code a memory that actually works
RRF 기반 Hybrid Search 도입으로 문서 검색 정확도 극대화
New SurrealDB docs search using hybrid search and HNSW/BM25 reranking
seekdb 기반 Hybrid Search와 LLM 컴파일을 통한 자동 갱신형 Knowledge Base 설계
I Built a Knowledge Base That Thinks — Inspired by Karpathy’s LLM Wiki
SurrealDB 기반 Hybrid Search로 RAG 검색 정밀도 극대화
Hybrid search inside SurrealDB: one query, vector + keyword + RRF
모델 변경 없이 아키텍처 최적화만으로 RAG 정확도 62%에서 94% 달성
From 62% to 94% RAG Accuracy: The 5 Architecture Changes That Actually Moved the Needle
BM25와 Vector Search 하이브리드 설계를 통한 도메인 위키 검색 최적화
Beyond Keyword Search: How Synthadoc v0.2.0 Combines BM25 and Vector Search to Build a Smarter Domain Wiki
BGE-M3 Hybrid Search와 LangGraph를 통한 다국어 의료 RAG 최적화
From Panic to Paper: Building a Multilingual Medical RAG with BGE-M3 & Qdrant
Vector RAG의 한계를 극복한 Graph Layer 도입을 통한 Multi-hop 질의 해결
Why Every RAG Company Is Quietly Building a Graph Layer in 2026
TF-IDF와 LLM Reranking 결합을 통한 검색 정확도 60%에서 86%로 향상
TF-IDF + LLM Reranking: How I Improved Vector Search Accuracy from 60% to 86%