핵심 요약
잡코리아가 Career Agent 프로젝트에서 RAG를 도입해 대용량 공고의 핵심 컨텍스트만 전달하는 하이브리드 검색 아키텍처를 설계했습니다.
주요 경험
- RAG 파이프라인과 OpenSearch 기반 하이브리드 검색 설계 주도
- 청킹 및 컨텍스트 검색으로 적합한 청크 선별, Bi-Encoder와 Cross-Encoder 차이 파악
- 다단계 퓨널 구조와 에이전트/검색 서버 분리로 운영 복잡성 관리
얻은 인사이트
- 하이브리드 접근과 리랭킹이 검색 품질 개선에 기여
- 컨텍스트와 질의 전략 결합이 초기 후보 품질에 큰 영향
- Agentic RAG 방향성에 대한 실무적 시사점
