반응형 EnsembleRetriever1 [사이드 프로젝트] #2. RAG 챗봇 개발기 (6) - 하이브리드 검색과 '의외의' 결과 4편에서는 FAQ 기반 문서 재설계를 통해 답변 품질을 극적으로 끌어올렸고, 5편에서는 메타데이터 필터링으로 검색의 정확도와 신뢰도를 높였습니다.이제 마지막 퍼즐 한 조각이 남았습니다. 바로 '하이브리드 검색(Hybrid Search)'입니다. 이번 글에서는 RAG 시스템의 검색 품질을 극대화하기 위해 하이브리드 검색을 도입한 과정과, 그 테스트 결과에서 얻은 예상치 못한 교훈을 공유합니다.1. 벡터(Vector) 검색의 2% 부족함현재까지 구축한 챗봇은 벡터 검색만으로도 약 90%의 높은 정확도를 보여주고 있습니다. 벡터 검색은 문맥과 의미(Semantic)를 이해하는 데 탁월하기 때문입니다.질문: "결제가 안 될 때 어떻게 하나요?"벡터 검색 결과:"결제 실패 처리 방법" 문서를 찾아냄 (성공 ✅) .. 2025. 11. 21. 이전 1 다음 반응형