위키백과 링크 레이스: 수천 개 선택지 중 고르기
모델이 수백에서 수천 개 링크 중 다음 단계를 선택하며, 제약된 출력에서 빠른 의사결정을 게임 방식으로 보여줍니다. 게시물에는 4분 04초 영상이 있습니다.

이 게시물은 RAG와 Jev+RAG의 차이를 명확히 설명하며, 문서를 청크로 나누고 임베딩하여 벡터 DB에 저장한 뒤 쿼리 시 가장 가까운 top-k 청크를 검색하는 표준 RAG 파이프라인을 소개합니다.
RAG vs. Jev + RAG, clearly explained! In a standard RAG setup, documents are split into chunks, converted into embeddings, and stored in a vector DB. When a query arrives, the system embeds it and retrieves the top-k chunks with the closest vectors. Many production setups add