한국어 Reranker를 활용한 검색 증강 생성(RAG) 성능 올리기

본 글은 검색 증강 생성(RAG)의 성능을 향상시키기 위한 한국어 Reranker 활용 방안을 제시합니다. RAG는 LLM과 효율적인 데이터 검색을 결합하여 정확하고 최신 정보를 반영한 응답을 생성하지만, 복잡한 실제 애플리케이션에서는 기본적인 파이프라인만으로는 한계가 있을 수 있습니다.

이를 해결하기 위해 Reranking 기법을 도입하여, 검색된 후보 문서들의 관련성과 일관성을 재평가하여 우선순위를 조정함으로써 답변의 정확도를 높입니다. 글에서는 Reranker의 원리, 기존 RAG 파이프라인과의 통합, 그리고 Amazon SageMaker를 활용한 한국어 모델 파인 튜닝 방법론을 상세히 다룹니다.

마지막으로 평가 섹션을 통해 Reranker의 효과를 검증하며, Reranker 개념 이해와 도메인 특화 모델 구축에 도움을 줄 수 있습니다.