반응형 벡터검색1 벡터 검색 : Reranking 필요 이유 [AI를 활용해 작성되었습니다.]RAG는 검색 시간을 단축 하기 위해 Approximate Nearnest Neighbor search (ANNs) 기술을 활용하는데 이대 질문과 관계 없는 문서가 검색될 수 있기 때문에 Reranking 관련 정보를 기준으로 순위를 다시 선정해야 한다[출처] https://www.pinecone.io/learn/series/rag/rerankers/ 🔁 Reranking의 원리📌 1단계: 근사 검색 (ANN - Approximate Nearest Neighbor)IVF, HNSW, PQ 등의 인덱스는 전체 데이터 중 일부 후보 벡터만 빠르게 선택합니다.이 과정에서는 정확한 유사도/거리 계산 없이, 대략적으로 "가까울 것 같은" 벡터들을 찾습니다.예: IVF는 쿼리 벡.. 2025. 7. 11. 이전 1 다음 반응형
