RAG 검색 품질 개선: Hybrid Search, Reranking, Query Transformation

RAG의 응답 품질은 검색 품질에 의해 결정됩니다. 아무리 좋은 LLM을 사용해도, 검색 단계에서 관련 문서를 가져오지 못하면 정확한 답변을 생성할 수 없습니다. 이 글에서는 검색 품질을 개선하는 세 가지 핵심 전략을 다룹니다.핵심 요약순수 벡터 검색(Dense Retrieval)만으로는 키워드 매칭이 필요한 질문에 취약합니다. BM25와 결합한 Hybrid Search로 커버리지를 높일 수 있습니다.검색 결과의 순위를 Cross-encoder로 재정렬하는 Reranking은 적은 비용으로 정밀도를 높이는 효과적인 방법입니다.사용자 질문을 그대로 검색하지 않고, LLM으로 변환하는 Query Transformation은 질문-문서 간 의미 격차를 줄입니다.세 전략은 독립적이지 않으며, Hybrid Sea..

2026.06.08