고속 정밀 검색의 핵심: ANN과 리랭킹으로 업그레이드된 RAG의 실전 구현

RAG의 고급 기술인 빠른 검색(ANN)과 재순서화(Reranking)에 대해 설명합니다. 대규모 지식 기반에서 정확한 벡터 검색은 성능과 메모리 사용 측면에서 비효율적이므로, Approximate Nearest Neighbors(ANN) 기술이 필요합니다. FAISS나 HNSW와 같은 ANN 알고리즘은 벡터를 그래프나 트리 구조로 인덱싱해 전체 데이터를 스캔하지 않고도 빠르게 유사한 문서 후보를 찾습니다. 정확도는 약 1% 정도 감소할 수 있지만, 속도는 100배에서 1000배 이상 향상되어 실시간 RAG 시스템 구축에 필수적입니다. 그러나 ANN은 검색 결과의 정확한 순서 보장이 어렵기 때문에, 추가 단계인 재순서화가 필요합니다. 재순서화는 후보 문서들을 다시 평가해 쿼리와 가장 관련성 높은 순서로 재정렬합니다. 일반적으로 크로스엔코더나 대규모 언어모델을 사용해 문서 간 상호작용을 고려한 점수를 매깁니다. 예를 들어 “경량 러닝화”를 검색했을 때, ANN은 관련 제품들을 빠르게 추출하지만, 재순서화는 마라톤 전용 모델을 상위에 배치해 정확도를 높입니다. 이 두 기술을 결합하면 빠른 속도와 높은 정밀도를 동시에 달성할 수 있습니다. 코드 흐름은 먼저 문장 임베딩을 생성하고, 이를 FAISS에 저장해 ANN 기반 검색을 수행한 후, 재순서화 모델을 사용해 최종 결과를 정렬하는 순서로 진행됩니다. 이는 e커머스, 기업 지식 관리, 연구 데이터베이스 등 대규모 RAG 시스템에서 핵심적인 성능 최적화 기법입니다.