리트리벌 프리셋

리트리벌 프리셋은 이름 붙인 리트리벌 설정 묶음입니다. Agent를 하나하나 손보는 대신, 한 번 손보고 다시 씁니다.

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프리셋 구성

• Name 부르는 방법.
• Top K 쿼리당 돌려줄 청크 수. 기본 6.
• Score cutoff 넣을 최소 융합 점수. 기본 0.15(RRF 공간).
• Vector weight / Keyword weight 하이브리드 균형.
• Reranker 상위 20 후보에 거는 크로스 인코더 리랭크 패스(선택). 품질을 올리고 200ms 쯤 지연을 더합니다.
• Query expansion 켬/끔, 개수.
• Filters 늘 적용되는 메타데이터 필터.
• Grounding 인과 그래프에 대조하는 검증, 켬/끔.

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프리셋 만들기

1. Workspace → Retrieval presets → New로 들어갑니다.
2. 노브를 정합니다.
3. 실제 쿼리 몇 개로 테스트합니다.
4. 저장합니다.

Agent 블록 인스펙터의 Retrieval preset 필드에서 Agent에 붙입니다.

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시작하기 좋은 프리셋

Nora가 복제해서 고칠 수 있는 내장 프리셋 셋을 줍니다.

• Balanced(기본) 하이브리드, top 6, 리랭커 없음. 무난한 출발점입니다.
• Precise 하이브리드 + 리랭커 + 높은 컷오프. 지연보다 품질이 중요한 위험한 답변에 씁니다.
• Fast 키워드만, top 4, 리랭커 없음. 1초 미만 응답이 중요한 라이브 채팅에 씁니다.

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Agent 별 덮어쓰기

가끔 Agent가 조금 다른 변형을 원합니다. 프리셋 전체를 복제하지 않고, Agent에서 프리셋 필드 하나만 덮어쓸 수 있습니다. 필드가 프리셋에서 벗어나면 인스펙터가 “오버라이드” 표시를 붙입니다.

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프리셋 버전

프리셋도 Flow처럼 버전으로 관리됩니다. 하나를 바꿔도, 그걸 쓰는 Agent를 배포하기 전까지는 프로덕션 실행에 영향이 없습니다. 그래서 Draft에서 프리셋을 안전하게 손보고 차이를 A/B로 시험할 수 있습니다.

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프리셋 여러 개 나란히 시험

프리셋 에디터에서 Compare를 누릅니다. 프리셋 두세 개와 쿼리를 고릅니다. Nora가 각각 쿼리를 돌려, 점수 내역과 함께 랭크된 결과를 나란히 보여줍니다. “빠르지만 잡음 있음” 과 “느리지만 딱 맞음” 사이에서 고를 때 좋습니다.