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RAG 문서 용량 최적화 가이드: PDF 그냥 넣으면 왜 검색은 느리고 답변은 흔들릴까
RAG 성능이 모델보다 문서 상태에서 먼저 갈리는 이유 GPU를 늘렸는데도 벡터화가 며칠씩 걸리고, 검색은 되는데 답이 자꾸 빗나가는 경우가 있습니다. 이때 먼저 의심해야 할 것은 모델 파라미터보다 입력 문서의 상태입니다. RAG는 문서를 읽고, 쪼개고, 임베딩하고, 다시 찾는 과정 전
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글로벌 메모리 쇼티지, 치솟는 스토리지 증설 비용에 대비하는 기업의 생존 전략
글로벌 메모리 쇼티지, 기업의 스토리지 증설 비용은 어떻게 달라질까? AI 데이터센터 투자 확대와 메모리 수요 증가로 기업용 SSD와 스토리지 장비의 가격 부담이 커지고 있습니다. 특히 DRAM, NAND 플래시, 엔터프라이즈 SSD의 가격 상승 가능성이 함께 거론되면서, 2026년에도
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문서 용량 줄이기만으로 RAG가 빨라질까?
응답이 느린 이유, 모델보다 먼저 봐야 할 지점 사내 AI 시스템에 수십 페이지짜리 실무용 PDF 문서를 올리고 질문을 던졌을 때, 답변 대신 로딩 아이콘만 하염없이 도는 답답한 경험, 다들 한 번쯤 있으실 겁니다. 겉으로는 모델이 느려 보이지만, 실제 병목은 문서 처리 단계에 있을 수