작은 청크 RAG 검색의 정확도를 높이는 Contextual BM25F 전략

분야

프로그래밍/소프트웨어 개발

대상자

RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템 개발자, 검색 알고리즘 최적화에 관심 있는 개발자

• 난이도: 중급 ~ 고급 (검색 알고리즘 이해 기준)*

핵심 요약

• *_BM25F_ 알고리즘은 기존 _BM25_ 알고리즘의 한계를 극복하기 위해 _문맥적 정보_**를 반영한 새로운 접근법입니다.
• _작은 청크_는 검색 정확도를 저하시킬 수 있으나, _Contextual BM25F_는 주변 청크의 문맥을 가중치로 반영해 정확도를 대폭 향상시킵니다.
• _BM2, BM25F_의 차이점은 _문맥적 가중치_ 적용 여부이며, _Contextual BM25F_는 _문맥 기반 가중치_를 통해 검색 성능을 극대화합니다.
• _RAG 시스템_에서 _청크 크기_와 _문맥 고려_는 검색 정확도에 직접적인 영향을 미칩니다.

섹션별 세부 요약

1. BM25 vs BM25F의 차이점

• _BM25_는 단순한 단어 빈도 기반 검색 알고리즘이나, _작은 청크_에서는 의미적 맥락을 반영하지 못해 정확도 저하가 발생합니다.
• _BM25F_는 _문맥적 가중치_를 추가해 _상황에 따른 중요도_를 반영하지만, 여전히 _청크 내부의 문맥_만 고려합니다.
• _BM25F_의 한계는 _주변 청크_의 문맥 정보를 무시해 _검색 정확도_가 한계에 도달한다는 점입니다.

2. Contextual BM25F의 메커니즘

• _Contextual BM25F_는 _주변 청크_의 문맥을 기반으로 _검색어에 대한 가중치_를 동적으로 조정합니다.
• _문맥 기반 가중치_는 _검색어와 청크 간의 상관관계_를 분석해 _검색 정확도_를 극대화합니다.
• _실제 사례_에서는 _작은 청크_의 검색 정확도가 _Contextual BM25F_ 적용 후 _30% 이상 향상_되는 결과를 보였습니다.

결론

• *_Contextual BM25F_는 _작은 청크_ 검색 시 _문맥적 정보_를 반영해 _검색 정확도_를 크게 향상시킵니다. RAG 시스템에서 _청크 크기_와 _문맥 고려_는 검색 성능에 직접적인 영향을 미치므로, _Contextual BM25F_**의 적용을 고려해야 합니다.
• TIP: 검색 정확도를 극대화하려면 _문맥 기반 가중치_를 적용한 _Contextual BM25F_를 RAG 시스템에 통합하세요.*