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당신이 알아야 할 점: 리랭킹 (Reranking)은 2단계 깔때기 (two-stage funnel) 구조입니다. 빠른 검색기 (retrievers)를 사용하여 넓고 저렴한 후보군 (candidate set)을 검색한 다음, 비용은 많이 들지만 정확한 리랭커 (reranker)로 해당 후보 명단만을 다시 점수 매기고, 모델에 전달할 상위 몇 개만을 유지합니다. 이를 통해 전체 코퍼스 (corpus)에 대해 리랭커를 실행하지 않고도 Cross-Encoder의 정밀도를 얻을 수 있습니다. 2026년의 지속 가능한 패턴은 lexical + dense → RRF → cross-encoder입니다. BM25는 정확한 용어를 포착하고, dense bi-encoder는 의미를 포착하며, Reciprocal Rank Fusion (RRF)은 이들을 약 100개의 후보군이 담긴 하나의 풀 (pool)로 병합하고, cross-encoder는 LLM에 도달할 상위 5개에서 10개까지 다시 순위를 매깁니다. Bi-encoder는 빠르고, cross-encoder는 정밀합니다. Bi-encoder는 쿼리 (query)와 문서 (document)를 별도로 임베딩 (embedding)하므로 벡터 (vector)를 미리 인덱싱 (indexing)하여 수백만 개의 문서에 대해 검색할 수 있습니다. Cross-encoder는 쿼리와 문서를 함께 읽습니다...

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