RAG의 한계 보완: 모델 대신 '분류 모델 Jev'로 컨텍스트 선별하기

요약

X 사용자 @EXM7777이 5천 개 이상의 노트가 저장된 Obsidian 보관소를 효율적으로 관리하기 위해 'Jev'라는 도구를 도입한 사례를 공유했다. 이 방식은 Claude가 방대한 자료를 한 번에 읽기 어렵고 키워드 검색의 한계가 있다는 점을 해결하기 위해 고안되었다. Jev는 먼저 28개의 보관소 설명을 읽고 작업에 적합한 위치를 선정한 뒤, 각 노트의 요약을 개별적으로 판단한다. 이후 상위 5개의 전체 텍스트를 불러와 작업과 맞지 않는 것을 걸러낸 뒤 Claude의 컨텍스트에 로드하는 단계를 거친다. Jev는 정의된 리스트 내에서만 노트를 선택하므로 정보 왜곡의 위험이 낮고, 신뢰도 점수를 기반으로 Claude에게 작업을 위임할지 여부를 결정한다.

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