RAG 시스템 성능 향상을 위한 데이터 정제 및 검색 기법

핵심 기술

RAG 시스템의 성능 저하를 유발하는 노이즈 데이터를 효과적으로 제거하고, 벡터 검색과 키워드 검색을 결합한 하이브리드 검색을 통해 검색 정확도를 획기적으로 개선하는 방법을 다룹니다.

기술적 세부사항

• 노이즈 데이터 발생 원인:
  • 잘못된 청킹(chunking)으로 인한 정보 분산
  • 의미 불일치(semantic mismatch)로 인한 검색 실패 (예: "Pwd reset" vs "Password reset")
  • 불필요한 데이터 (오래된 초안, 중복 파일, 관련 없는 이미지 등)
• 데이터 정제 및 필터링 기법:
  • 중복 제거 (langchain.document_loaders 활용)
  • 메타데이터 기반 필터링 (예: 문서 유형, 연도 등)
  • 저품질 텍스트 제거 (예: "Click here to download"와 같은 스니펫)
• 검색 기법:
  • Dense Vectors: 의미론적 유사성을 기반으로 검색 (예: "forgot pwd"에서 "password reset" 검색)
  • Sparse (Keyword) Search: 정확한 키워드 매칭 (예: "SSO login troubleshooting")
  • 하이브리드 검색: Dense와 Sparse 검색을 결합하여 정확도 향상 (예: LangChain의 EnsembleRetriever 활용)
• 성능 개선 추가 기법:
  • 핵심 용어 부스트 (예: HR 문서에서 'password' 용어 가중치 높이기)
  • 결과 재순위화 (Reranking) (Cohere/Cross-encoders 활용)
  • 실패 모니터링 (낮은 신뢰도 점수 결과 로깅)
• AI 기반 데이터 관리:
  • AI 데이터 정규직원 (AI data janitors)을 활용한 자동 태깅/삭제
  • 동적 하이브리드 가중치 적용

개발 임팩트

• 검색 정확도 35% 향상 (Microsoft Research)
• 고객 지원 시 "잘못된 답변" 에스컬레이션 50% 감소 (Zendesk 사례 연구)
• 법률 기술 분야에서 "copyright law" 쿼리 정밀도 62% → 89% 향상
• LLM의 불필요한 연산 감소로 비용 절감 효과

커뮤니티 반응

원문에는 구체적인 커뮤니티 반응이 언급되지 않았지만, 언급된 사례 연구들은 RAG 시스템의 실질적인 개선 효과를 잘 보여줍니다.