SemBridge는 영어 중심 sparse encoder를 다국어 검색기로 옮기...
arXiv 2605.26002 SemBridge 논문을 바탕으로, 영어 vocabulary에 갇힌 sparse encoder를 Arabic·Chinese·Hindi·Korean·Russian 검색기로 이전하는 방...
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RAG 청킹 최적화는 검색 단위를 설계하는 일이다
요즘IT의 PyCon Korea 2025 세션 정리를 출발점으로, RAG 청킹을 고정 토큰 수 튜닝이 아니라 문맥 보존·메타데이터·검색 비용을 함께 다루는 데이터 인프라 설계 문제로 정리한다.
FastEmbed-rs는 RAG 임베딩·리랭킹을 Rust 로컬 런타임으로 묶는다
fastembed-rs는 ONNX Runtime, Hugging Face tokenizers, 선택적 Candle 백엔드를 묶어 텍스트·희소·이미지 임베딩과 reranking을 Rust 애플리케이션 안에서 실행하...
Procrustes alignment는 embedding 모델 교체를 호환성 문...
arXiv 2510.13406은 서로 다른 embedding 모델이 pairwise dot product 구조를 비슷하게 보존한다면 직교 Procrustes 변환만으로 같은 검색·추천·멀티모달 파이프라인 안에서...
Prompt tuning은 작은 벡터로 생성·임베딩·리랭킹을 잇는다
Prefix-tuning, soft prompt tuning, suffix prompt tuning, passage-specific prompt tuning을 하나의 계보로 보면, LLM을 다시 학습시키는 대신...
ZeroEntropy Models는 검색 품질을 모델·API·배포 옵션까지 한...
ZeroEntropy의 Models 문서는 zembed-1 임베딩, zerank 계열 reranker, zsearch 검색 엔진, API 요금·rate limit·배포 옵션을 하나의 검색 품질 스택으로 보여 준다...
TabEmbed는 표형 임베딩을 벤치마크와 contrastive matching...
TabEmbed는 TabBench를 통해 표형 임베딩을 classification과 retrieval의 공통 표현 문제로 재정의하고, language-to-row contrastive learning으로 범용 t...