2026-05-01

벡터 검색을 넘어 Microsoft Copilot 정확도 높이기

이 에피소드는 벡터 검색만으로는 Copilot과 같은 정확한 AI 시스템을 구축하는 데 완전하거나 신뢰할 수 있는 전략이 되지 못한다고 설명합니다. 많은 조직이 정보 검색을 위해 임베딩과 벡터 데이터베이스에 의존하지만, 이 방식은 종종 일관性이 없거나 오해를 불러일으키는 결과로 이어집니다. 핵심 문제는 벡터 검색이 수학적으로 유사한 콘텐츠를 찾는 방식으로 작동하며, 비즈니스 맥락에서 반드시 정확하거나 관련성이 높은 것은 아니라는 점입니다. 이로 인해 시스템이 그럴듯해 보이지만 실제로는 틀린 결과를 반환하게 되며, 이는 환각 현상과 AI 결과물에 대한 신뢰 저하로 이어집니다. 이 에피소드는 진짜 문제는 언어 모델 자체가 아니라 정보가 검색되는 방식에 있다고 강조합니다. 가장 진보된 AI라도 잘못되었거나 품질이 낮은 데이터를 제공받으면 좋지 않은 답변을 생성하게 됩니다. 정확도를 높이기 위해 이 에피소드는 순수한 벡터 검색을 넘어서는 방법을 권장하며 …

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Improve Microsoft Copilot Accuracy Beyond Vector Search (English)