RAG (Retrieval-Augmented Generation, 검색 증강 생성)는 사용자의 질문과 관련된 문서를 찾아 모델 Context에 넣습니다.이 과정에서 검색 품질만 생각하면 다음 흐름을 만들기 쉽습니다.전체 Vector Index 검색 → 관련도 높은 Chunk 선택 → 권한이 없는 결과 제거 → 남은 내용으로 답변하지만 권한이 없는 Chunk가 검색 후보와 중간 결과에 이미 포함됐다면 문제가 남습니다.Similarity Score를 통한 존재 추정검색 Log·Trace·Debug Result 노출Reranker·Cache·Model Context 유입잘못된 Post-filter 구현다른 Tenant Chunk가 Top-k를 차지해 정상 결과 누락Citation·Downloa..