들어가며: 지금 왜 이 이야기를 해야 할까?GPT와 같은 LLM의 등장은 단순히 '새로운 툴'의 등장을 넘어서, 정보 탐색과 연결 방식 자체의 변화로 이어진다. 많은 개발자들은 여전히 RDB나 키워드 중심의 검색 관점에서 사고하지만, LLM 시대에는 '임베딩'이라는 전혀 다른 전제가 필요하다.대부분의 개발자들이 LLM 기반 RAG 시스템을 설계할 때 실수하는 근본 원인은, 기존의 DB(정합성 기반) 사고방식을 그대로 임베딩(의미 기반) 시스템에 적용하려 하기 때문이다.전통적인 DB 검색 사고방식과 임베딩 기반 의미 검색 사고방식의 본질적인 차이를 비교하면서, LLM 설계자로서 반드시 이해해야 할 핵심적인 사고 전환의 지점을 짚어보려 한다.1) 전통적 DB 검색: 구조화된 세계의 논리요소설명🎯 정합성 중..