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Scaling Enterprise-Grade RAG: Lessons from Legal Frontier - Calvin Qi (Harvey), Chang She (Lance)

Published:  at  08:46 AM
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영상 링크: Scaling Enterprise-Grade RAG: Lessons from Legal Frontier - Calvin Qi (Harvey), Chang She (Lance)
채널명: AI Engineer

엔터프라이즈급 RAG 확장: 법률 AI의 첨단 경험 핵심 요약


세부 요약 - 주제별 정리

Harvey AI는 대규모 및 복잡한 법률 데이터를 처리하는 RAG 시스템을 제공함

법률 데이터의 대규모, 복잡성, 도메인 특수성이 핵심 과제임

법률 도메인 질의는 다층적·복합적·도메인 특정적 요소가 결합됨

시스템 평가(이발; Eval)는 고비용·고정확도 대비 자동화·반복성을 위한 다양화가 필요함

데이터 코퍼스는 대량·고복잡도로 설계되고, 도메인·카테고리 체계화 자동화가 중요함

엔터프라이즈급 서비스에선 신뢰성, 온보딩, 유연성, 세분화된 데이터 정책 등이 필수임

LANCE DB는 AI 네이티브 멀티모달 레이크하우스 아키텍처로 차별화됨

모든 AI 데이터 타입(텍스트, 이미지, 비디오, 오디오, 임베딩, 테이블 등)을 단일 테이블에서 관리 가능함

Lance 포맷은 대용량 검색·학습, 멀티모달 처리, 호환성과 효율성을 동시에 달성함

현장 경험에서 강조하는 3대 핵심: 데이터 구조 이해, 반복개발, 차세대 인프라 도입

결론적으로 법률 영역 RAG의 확장은 대용량 데이터와 복잡 질의, 맞춤형 인프라, 반복적인 정량 평가 체계로 가능함


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