최적의 문서 검색으로 AI 검색 성능 끌어올리기: RAG 파이프라인에서 핵심 단계를 넘어설 때

AI 검색에서 가장 관련 있는 5개 문서를 선택하는 방법은 RAG(검색 기반 생성) 파이프라인의 핵심 단계입니다. 사용자 질문에 대한 정확한 답변을 제공하려면 먼저 최적의 문서를 추출해야 하며, 이 과정이 성공 여부를 결정합니다. 전통적인 방법은 질문을 임베딩으로 변환해 데이터베이스 내 문서와 유사도를 비교하고, 상위 K개(보통 10~20개)를 선택하는 것입니다. 하지만 이 방식은 정확도와 포괄성 측면에서 한계가 있습니다. 이를 개선하기 위해 여러 기법이 활용됩니다. 먼저, 컨텍스트 기반 검색(Contextual Retrieval)은 문서 청크에 전체 문서의 핵심 정보를 통합해 더 풍부한 맥락을 제공합니다. 또한, BM25(키워드 기반 검색)와 임베딩 유사도를 결합해 정확도를 높이는 접근도 효과적입니다. 더 많은 청크를 가져오는 것도 방법이지만, 과도한 정보는 맥락 오염을 유발할 수 있습니다. 정밀도를 높이기 위해 reranker 모델을 도입하면, 유사도 점수 기반으로 순위를 재조정해 핵심 문서를 상위에 배치할 수 있습니다. 또한, LLM을 활용해 각 청크의 관련성을 직접 평가하는 LLM 검증 기법도 효과적이지만, API 호출 비용과 지연 시간이 문제입니다. 이러한 개선을 통해 RAG 시스템은 더 정확한 답변을 생성하고, 허구(홀루시네이션)를 줄이며, 사용자 신뢰도를 높입니다. 결국, 문서 검색 단계의 품질이 전체 시스템 성능을 좌우하므로, 이 단계에 집중하는 것이 가장 중요합니다.