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데이터 밀도에 따라 소스 데이터를 HIGH, MEDIUM, LOW, REJECTED로 분류했다. Intercom, HubSpot, KPMG 등 서로 다른 성격의 말뭉치에서 이 분류가 유효함을 확인했다.
HIGH 등급 청크에 1.2배 가중치를 부여하여 리랭킹을 수행했다. 이 방식은 0.535 코사인 유사도를 가진 HIGH 청크를 0.6 이상의 LOW 청크보다 상위에 배치하는 결과를 냈다.
Yield score(HIGH+MEDIUM 청크 비율)를 통해 생성 전 단계에서 브랜드별 데이터 품질을 예측했다. Intercom과 HubSpot은 약 30%대, KPMG는 8%의 Yield score를 기록했다.
기존 RAG 벤치마크는 소스 데이터의 품질이 균일하다고 가정하지만, 실제 환경에서는 데이터 밀도가 매우 불균일하다는 점을 지적했다.
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원문 발행 2026. 05. 23.수집 2026. 05. 23.출처 타입 REDDIT
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