[KOR][100]Rerank-for-better-RAG-(Explained)

## 검색 증강 생성(RAG) 문제 해결을 위한 재순위화(Re-ranking) 기법 검색 증강 생성(Retrieval Augmented Generation, RAG) 문제를 검색 문제로 접근하고, **재순위화(Re-ranking)**를 활용하여 검색 결과의 정확도를 높이는 방법에 대해 설명합니다. --- ### 1. 재순위화의 필요성 * **RAG 시스템의 기본 흐름:** * 사용자 쿼리 -> 애플리케이션 -> 벡터 데이터베이스 (Pinecone, VV8, PGVector 등) * **대규모 언어 모델(LLM)의 한계:** * 제한된 컨텍스트 길이 * 높은 리콜(recall)을 위한 **과다 검색(over-retrieving)** 필요성 증가 * 수많은 관련 문서 중 최대한 많이 검색하고자 할 때 발생 * **문제점:** 과다 검색 시, LLM이 관련 없는 정보까지 처리하여 부정확한 답변 생성 가능성 존재 * **해결 방안:** LLM이 더 정확한 답변을 생성하도록 돕는 재순위화 기법 도입 --- ### 2. 재순위화란? * **정의:** 검색된 문서들의 관련성 점수를 재평가하여 가장 관련성 높은 문서를 상위에 배치하는 기술 * **작동 방식 (현대적 재순위화):** * LLM을 사용하여 문서의 맥락을 이해하고 관련성 순서대로 재정렬 * **예시:** Sabrina Carpenter의 노래 검색 시, 커피 관련 노래(Espresso)가 검색 결과 하단에 있더라도 재순위화를 통해 상위로 끌어올려 LLM이 쉽게 인식하도록 함 --- ### 3. 재순위화 구현 방법 #### 가. 수동 재순위화 (Manual Re-ranking) * **개요:** 별도의 재순위화 서비스(예: Cohere)를 활용하여 검색된 문서들을 재순위화하는 방식 * **구현 단계:** 1. **문서 검색:** 쿼리를 벡터 데이터베이스에 전송하여 문서 검색 (과다 검색) 2. **데이터 변환:** 재순위화 서비스에 맞는 형식으로 데이터 변환 (문서 텍스트, 문서 ID 분리) * 문서 ID는 재순위화 후 문서 위치를 파악하는 데 사용 3. **재순위화:** * Cohere의 `.rerank` 함수 사용 * 사용자 쿼리, 문서 텍스트, 문서 ID를 입력하여 관련성 높은 상위 N개 문서 반환 * 검색 시 과다 검색된 문서 중 N개를 선택하여 재순위화 (리콜 향상 목적) 4. **LLM 입력 준비:** 재순위화된 문서들의 내용을 하나의 큰 문자열로 결합 5. **LLM 답변 생성:** 결합된 텍스트를 LLM에 입력하여 최종 답변 생성 * **장점:** 검색 결과의 정확도를 높일 수 있음 * **단점:** * 데이터 변환 등 추가적인 복잡한 코드가 필요 * 별도의 재순위화 서비스 설정 및 관리 필요 * 다양한 재순위화 모델 관리의 어려움 #### 나. 내장 재순위화 (Built-in Re-ranking) * **개요:** 검색 및 재순위화 기능을 통합 제공하는 서비스(예: Vectorize)를 활용하는 방식 * **구현 단계:** 1. **서비스 설정:** Vectorize와 같은 서비스에서 웹사이트 크롤링 등 데이터 소스 설정 2. **검색 및 재순위화:** * 애플리케이션에서 Vectorize의 검색 엔드포인트 호출 시 `re-rank=True` 옵션 설정 * 별도의 데이터 변환이나 재순위화 서비스 호출 없이, 검색과 동시에 재순위화된 결과 반환 * **장점:** * **복잡성 대폭 감소:** 3단계로 간소화 (수동 방식 5단계) * 별도의 재순위화 서비스 설정 및 관리 불필요 * 최신 기술 및 모범 사례가 통합된 서비스 활용 가능 * 개발자는 검색 및 재순위화의 복잡성에 신경 쓸 필요 없이 애플리케이션 개발에 집중 가능 * 리콜과 정밀도(precision) 모두 향상 --- ### 4. 결론 * 재순위화는 RAG 시스템의 정확도를 높이는 중요한 기법입니다. * **내장 재순위화** 기능을 제공하는 서비스를 활용하면 복잡성을 줄이면서도 높은 성능을 달성할 수 있습니다. * 재순위화를 통해 검색 결과의 **정밀도**를 높이면 LLM이 더 나은 답변을 생성하도록 도울 수 있습니다.