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RAG 시스템에서 retrieval 성능 개선하려면 뭐가 제일 효과적이던가요?

딥러닝장인 2026.06.19 06:20 조회 78 추천 8 댓글 0건
최근 회사에서 문서 기반 QA 시스템 만들고 있는데 retrieval 단계에서 자꾸 관련 없는 문서들이 많이 섞여 올라와요. 임베딩 모델을 한두 번 바꿔봤는데도 precision이 별로 올라가지 않더라고요.

지금은 BM25랑 semantic search를 하이브리드로 섞어서 써보는 중인데, 더 근본적인 방법이 있을까요? 쿼리 리라이팅이나 레이크 퓨징 같은 거 써본 분 있으신가요? 아니면 파인튜닝된 임베딩 모델 추천해주실 수 있으면 좋겠습니다.
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