BM25: 하이브리드 검색 및 재순위 지정에서 핵심 알고리즘의 지속적인 진화

핵심 트렌드

BM25은 신경망 기반의 최신 검색 기술이 주류를 이루는 환경에서도 여전히 정보 검색 및 재순위 지정 파이프라인에서 필수적인 역할을 수행하며, 특히 하이브리드 검색 시스템의 핵심 구성 요소로 그 중요성을 재확인하고 있습니다.

주요 변화 및 영향

• 하이브리드 검색의 필수 요소: BM25는 키워드 기반의 정확성과 용어 희소성을 우선시하며, 벡터 검색이 포착하는 문맥적 관계와 상호 보완적인 역할을 수행하여 검색의 정밀도와 재현율을 동시에 높입니다.
• 재순위 지정 파이프라인 강화: BM25 점수는 크로스-인코더(cross-encoders)나 LLM 기반 재순위 지정 모델의 입력 피처로 활용되어, 성능을 최대 7.3%까지 향상시키는 효과를 보입니다.
• 시스템 효율성 증대: 검색 초기 단계에서 BM25를 사용하여 관련 없는 문서를 필터링함으로써, 후속의 계산 집약적인 벡터 검색이나 LLM 처리에 대한 부하를 줄여 지연 시간을 단축합니다.
• 구현 패턴 다양화: Elasticsearch, Weaviate 등에서 BM25와 벡터 검색 결과를 Reciprocal Rank Fusion(RRF) 또는 가중치 조합 방식(Weighted Score Combination)으로 병합하거나, BM25F와 같이 필드별 가중치를 적용하는 방식으로 활용됩니다.
• LLM과의 시너지: LangChain, LlamaIndex 등에서 LLM의 환각(hallucination) 위험을 줄이기 위한 컨텍스트 필터링에 BM25가 활용되어 효율성을 높입니다.

트렌드 임팩트

BM25는 단순한 키워드 매칭을 넘어, 최신 AI 검색 기술과 결합하여 더욱 강력하고 효율적인 검색 경험을 제공하는 데 기여합니다. 이는 사용자 경험 향상, 정보 접근성 증대, 그리고 서비스 운영 효율성 개선으로 이어집니다.

업계 반응 및 전망

신경망 기술이 발전함에 따라 BM25의 역할이 축소될 것이라는 예상도 있지만, 실제로는 하이브리드 접근 방식에서 BM25의 독특한 강점(효율성, 설명 가능성, 정확한 매칭)이 벡터 검색의 약점을 보완하며 그 중요성을 유지하고 있습니다. SPLADE와 같은 모델은 BM25의 효율성과 신경망의 정확도를 결합하는 새로운 방향을 제시합니다.