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학습 라이브러리/AI Knowledge/Re-ranking — 검색 품질 향상

AI KNOWLEDGE · RAG & 검색

Re-ranking — 검색 품질 향상

1차 검색(속도 우선, Top-K=50) → 2차 재순위(품질 우선, Top-K=5). Cross-encoder 재순위 모델(Cohere, BGE)이 bi-encoder보다 정확. Sentence-transformers/cross-encoder 라이브러리로 구현. 지연이 50~100ms 증가합니다.

RAG & 검색

핵심 설명

1차 검색(속도 우선, Top-K=50) → 2차 재순위(품질 우선, Top-K=5). Cross-encoder 재순위 모델(Cohere, BGE)이 bi-encoder보다 정확. Sentence-transformers/cross-encoder 라이브러리로 구현. 지연이 50~100ms 증가합니다.