느리지만 꾸준히, 코딩

1. 서론이번 Information Retrieval(이하 IR) 대회는 “질문과 이전 대화 히스토리를 보고 최적의 문서를 찾아 답변을 생성”하는 과제를 해결하는 과정이었습니다. 2025-04-16 부터 2025-04-22 까지 단 1주일​이라는 짧은 기간 동안 빠르게 가설을 세우고, 실험을 반복하며, 점차 성능을 끌어올렸습니다. 최종적으로는 0.8833이라는 만족스러운 점수에 도달했고, 그 과정에서 검색 · 분류 · 재랭킹 전반에 걸친 노하우를 축적했습니다.2. 대회 목표 & 범위구분 내용궁극적 목표다양한 질의 유형(과학 지식 질문 vs 일반 질문)에 대해 정확하고 빠른 문서 검색 파이프라인 구축제한 사항1. 과학 · 지식 질문에만 문서 검색 적용2. 그 외 질문은 문서 검색 X평가지표대회 측에서 제공..

본 포스팅은 부트캠프 과정에서 수행한 LangChain 기반의 문서 검색 및 Q&A 자동화 시스템(RAG, Retrieval-Augmented Generation) 구축 프로젝트에 대한 기록입니다. 프로젝트 배경 및 목적부트캠프 과정에서 제공되는 다양한 정보가 여러 채널에 분산되어 있어 사용자들이 필요한 정보를 신속하게 얻기 어려운 문제가 있었습니다. 복잡한 행정 절차와 교육 정보를 사용자가 쉽게 이해할 수 있도록 지원하기 위해, 사용자 질문에 즉각적이고 정확한 답변을 제공할 수 있는 RAG 기반의 챗봇을 구현하게 되었습니다.프로젝트 기간: 2025.04.02 ~ 2025.04.08비즈니스 문제 정의 및 KPI문제 상황: 정보가 여러 곳에 흩어져 있어 검색의 불편함이 발생목표: 내부 문서 정보를 빠르고 ..