프로덕션 RAG를 위한 하이브리드 검색(Hybrid Retrieval): BM25, 벡터(Vectors) 및 재순위화(Re-ranking)
요약
프로덕션 환경의 RAG 시스템에서 밀집 벡터 검색이 가진 한계를 분석합니다. 정확한 토큰 매칭이 필요한 제품 코드나 오류 문자열 처리를 위해 BM25와 벡터 검색을 결합한 하이브리드 검색 및 재순위화의 필요성을 설명합니다.
핵심 포인트
- 밀집 벡터 검색은 의미 파악에는 뛰어나나 정밀한 토큰 매칭에는 취약함
- 제품 코드, 오류 문자열 등 특정 용어 처리를 위한 하이브리드 방식 필요
- BM25와 벡터 검색을 결합하여 검색 정확도 향상 가능
- 프로덕션 수준의 RAG를 위해 재순위화(Re-ranking) 단계가 중요함
원문은 AI Tech Connect에 게시되었습니다.
하이브리드 검색(Hybrid Retrieval)이 실제로 해결하는 문제
거의 모든 RAG 시스템의 첫 번째 버전은 비슷해 보입니다. 문서를 임베딩(embed)하고, 질문을 임베딩한 뒤, 가장 가까운 벡터(vectors)를 검색하여 프롬프트(prompt)에 집어넣는 방식입니다. 이는 데모 단계에서는 훌륭하게 작동하지만, 실제 프로덕션(production) 환경에서는 실망을 안겨주곤 합니다. 그 이유는 모델보다는 거의 항상 검색(retrieval) 단계에 있습니다. 밀집 벡터 검색(Dense vector search)은 의미(meaning)를 파악하는 데는 탁월합니다. 즉, "내 플랜을 어떻게 취소하나요?"와 "구독을 중단하고 싶습니다"가 동일한 요청임을 이해합니다. 하지만 기업 사용자들이 실제로 입력하는 정확한 토큰(tokens)을 처리하는 데는 은밀하게 취약합니다. 제품 코드, 오류 문자열(error strings), 송장 번호(invoice number), 조항 참조(clause reference), 특정 NHS 프레임워크의 이름 또는 GST 회람(GST circular) 등은 벡터 임베딩(vector embedding)이 정확하게 일치시키기보다는 일반화(generalise)하도록 설계되었기 때문에, 오히려 뭉뚱그려져 버리기 쉬운 정밀한 용어들입니다...
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