좀 더 정확하고 빠른 Dialogue Retrieval 방법

본 글은 대화 검색(Dialogue Retrieval)의 정확성과 속도를 향상시키는 방법에 대해 논합니다. 특히, LLM(거대 언어 모델)을 활용한 검색 시스템에서 발생하는 문제점들을 분석하고, 이를 해결하기 위한 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기법의 적용 가능성을 탐구합니다.

기존의 단순 키워드 매칭 방식이 대화의 맥락을 제대로 파악하지 못하는 한계를 지적하며, 의미 기반의 임베딩 벡터를 활용한 검색 방식의 중요성을 강조합니다. 또한, 검색 결과의 정확도를 높이기 위한 다양한 전략과 함께, 빠른 응답 속도를 위한 시스템 설계 방안을 제시하며, 궁극적으로 사용자 경험을 개선하는 것을 목표로 합니다.