At small scale (~100 articles / ~400K words), an LLM auto-maintaining index files and brief summaries outperforms fancy RAG — explicit index-reading beats vector retrieval until the corpus grows much larger.

소규모(~100 문서 · ~40만 단어)에서는 LLM이 자동 유지하는 인덱스 파일과 짧은 요약이 정교한 RAG를 이깁니다. 명시적 인덱스 읽기가 벡터 검색을 능가하는 구간이 — 코퍼스가 훨씬 커지기 전까지 — 존재합니다.