RAG 시스템의 검색 정확도 향상: BM25F와 Contextual BM25F의 비교 분석

RAG 시스템의 검색 정확도 향상을 위한 BM25F와 Contextual BM25F 비교 분석

핵심 기술:

본 콘텐츠는 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템에서 작은 청크(chunk)를 사용할 때 발생하는 BM25 알고리즘의 한계를 극복하기 위한 솔루션으로 Contextual BM25F를 소개합니다. Contextual BM25F는 주변 청크의 문맥 정보를 가중치로 반영하여 검색 정확도를 향상시키는 기술입니다.

기술적 세부사항:

• BM25의 한계: 텍스트를 작은 청크로 분할할 경우, 단어의 빈도와 역문서 빈도(IDF) 기반의 BM25는 개별 청크 내의 문맥 정보를 충분히 활용하지 못하여 검색 정확도가 저하될 수 있습니다.
• BM25F의 등장: BM25F는 필드 가중치(field weighting)를 도입하여 문서의 특정 필드에 더 높은 가중치를 부여하는 방식으로 개선되었습니다.
• Contextual BM25F의 핵심: BM25F를 더욱 발전시켜, 검색 대상 청크뿐만 아니라 그 주변 청크들의 문맥 정보(예: 앞뒤 문맥)를 가중치에 포함시킵니다. 이를 통해 단일 청크의 의미를 풍부하게 파악하고 관련성 높은 정보를 더 잘 검색할 수 있습니다.
• 성능 향상 메커니즘: 주변 청크와의 연관성을 고려함으로써, 키워드 일치 여부 외에 더 넓은 문맥적 이해를 바탕으로 검색 결과의 품질을 높입니다.

개발 임팩트:

• RAG 시스템에서 검색 단계의 정확도를 대폭 향상시켜, LLM이 더 양질의 정보를 기반으로 응답을 생성하도록 돕습니다.
• 작은 단위의 정보 조각들로 구성된 데이터셋에서도 효과적인 정보 검색이 가능해집니다.
• 결과적으로, AI 기반 질의응답 시스템의 전반적인 성능과 사용자 경험을 개선할 수 있습니다.

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