Multi-hop RAG에서 Query Planning이 실패하는 패턴과 해결책
Query Decomposition을 붙였는데 왜 여전히 틀릴까요? 분해는 시작일 뿐, 진짜 문제는 Sequencing과 Grounding에서 터집니다.
Multi-hop RAG에서 Query Planning이 실패하는 패턴과 해결책
Query Decomposition을 붙였는데 왜 여전히 틀릴까요? 분해는 시작일 뿐, 진짜 문제는 Sequencing과 Grounding에서 터집니다.
Query Planning이란?
Multi-hop RAG에서 복잡한 질문을 처리하려면 세 단계가 필요합니다:
Query Planning = Decomposition + Sequencing + Grounding관련 포스트
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TurboQuant vLLM, A100 한 장에서 실측 — 8B 모델에서 프리셋 4개의 용량·속도·정확도
vLLM 0.28, Qwen3-8B bf16, A100 80GB: bf16·fp8·TurboQuant 프리셋 4개의 KV 용량, 배치 처리량, 32K 디코드, needle-in-haystack, GSM8K를 직접 쟀습니다. vLLM 연구가 다루지 않은 8B 크기입니다.
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TurboQuant를 실제 KV 텐서 위에서 밑바닥부터 — 3비트의 진짜 비용, 그리고 포크가 논문 레이아웃을 이기는 이유
PolarQuant를 PyTorch 60줄로 구현해 Llama-3.2-1B·Qwen3-8B의 실제 KV에 적용. 3비트는 +10%, k8v4는 +0.2%, QJL은 저비트에서만 유효, 블록-32 레이아웃이 포크 우위의 절반을 설명합니다.
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TurboQuant llama.cpp CUDA 포크, A100에서 실측 — turbo4는 q4_0급, turbo3는 긴 컨텍스트에서 무너진다
Qwen3-8B Q4_K_M, A100 한 장, KV 타입 6종: perplexity·프리필·깊이별 디코드·VRAM 실측. turbo4는 q4_0과 품질 동급에 깊은 컨텍스트에선 q8_0보다 2.5배 빠르고, turbo3는 32K에서 PPL이 세 배로 뜁니다.