728x90 InformationRetrieval1 [PYTHON] RAG 시스템 성능 저하 해결을 위한 Re-ranking 도입 방법과 7가지 구현 전략 최근 LLM(Large Language Model)의 할루시네이션(Hallucination)을 억제하기 위한 해법으로 RAG(Retrieval-Augmented Generation)가 각광받고 있습니다. 하지만 단순히 벡터 DB에서 유사도 기반으로 문서를 검색하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 검색된 문서 중 정답과 관련 없는 '노이즈'가 섞여 있을 경우, LLM은 잘못된 정보를 바탕으로 답변을 생성하기 때문입니다. 본 포스팅에서는 RAG의 품질을 결정짓는 핵심 단계인 Re-ranking(재정렬)의 필요성을 살펴보고, 파이썬을 이용해 이를 실무에 바로 적용하는 7가지 해결 전략을 심도 있게 다룹니다.1. 왜 Re-ranking이 필요한가? 검색 품질의 한계 해결표준적인 RAG 시스템은 임베딩 모델을 이용.. 2026. 4. 25. 이전 1 다음 728x90
