임베딩만 믿다가 정확도 1%였던 RAG, 피드백 루프 붙이니 67%로
RAG에서 검색과 생성 사이 피드백 루프가 없는 문제를 Wilson 점수와 동적 가중치로 해결. 시맨틱 유사도가 틀릴 때 0%→60% 정확도 개선.
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리트리버-제너레이터 간 피드백 부재가 근본 문제
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Wilson 점수로 콜드스타트, 동적 가중치로 신뢰도 전환
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적대적 테스트에서 0%→60%, 토큰 효율 1%→67%
RAG의 고질적 문제를 '검색 품질 개선'이 아니라 '결과 피드백'으로 접근한 점이 신선함. 사이드 프로젝트치고 아이디어가 탄탄함.
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