Cohere / ColBERT / FlashRank
Cross-encoder 외에도 다양한 재순위화 옵션이 있습니다. API 기반, Late Interaction, 경량 로컬 모델을 비교합니다.
Cohere Rerank
Cohere의 관리형 재순위화 API입니다. 별도의 모델 호스팅 없이 사용할 수 있습니다.
pip install langchain-cohere
코드 예제
from langchain_cohere import CohereRerank
from langchain.retrievers import ContextualCompressionRetriever
cohere_reranker = CohereRerank(
model="rerank-v3.5",
top_n=4,
)
reranking_retriever = ContextualCompressionRetriever(
base_compressor=cohere_reranker,
base_retriever=retriever,
)
results = reranking_retriever.invoke("RAPTOR의 트리 구조는 어떻게 동작하나요?")
장단점
| 장점 | 단점 |
|---|
| 호스팅 불필요, API 호출만 | 유료 API (1000 검색당 $1) |
| 고성능, 다국어 지원 | 외부 의존성 |
| 간편한 통합 | 네트워크 지연 시간 |
| 항상 최신 모델 자동 적용 | 데이터 프라이버시 우려 |
Cohere Rerank를 사용하려면 COHERE_API_KEY 환경변수 설정이 필요합니다. 민감한 데이터를 다루는 경우 데이터 전송 정책을 반드시 확인하세요.
Cohere Rerank 모델
| 모델 | 특징 | 최대 문서 수 |
|---|
rerank-v3.5 | 최신, 최고 성능 | 10,000 |
rerank-v3.0 | 안정적 | 10,000 |
rerank-multilingual-v3.0 | 다국어 특화 | 10,000 |
ColBERT (Late Interaction)
ColBERT는 토큰 단위의 정밀한 매칭을 수행하면서도, Bi-encoder의 속도 장점을 유지하는 방식입니다.
MaxSim 연산: 각 쿼리 토큰에 대해 가장 유사한 문서 토큰을 찾고, 그 유사도를 합산합니다.
RAGatouille을 이용한 ColBERT
from ragatouille import RAGPretrainedModel
# ColBERT 모델 로드
rag = RAGPretrainedModel.from_pretrained("colbert-ir/colbertv2.0")
# 인덱싱
rag.index(
collection=[doc.page_content for doc in chunks],
index_name="my_index",
)
# 검색
results = rag.search(query="RAG 검색 전략", k=4)
for result in results:
print(f"점수: {result['score']:.4f} | {result['content'][:80]}")
ColBERT 장단점
| 장점 | 단점 |
|---|
| Cross-encoder보다 빠름 | 인덱싱 시간 증가 |
| 토큰 단위 정밀 매칭 | 저장 공간 증가 (토큰별 벡터) |
| 사전 계산으로 속도 개선 | 영어 중심 (다국어 제한) |
| Bi-encoder보다 정밀 | 모델 학습/파인튜닝 복잡 |
ColBERT는 인덱싱 시 토큰별 벡터를 저장하므로 일반 Bi-encoder 대비 저장 공간이 약 30~50배 증가합니다. 대규모 문서에서는 저장 비용을 고려해야 합니다.
FlashRank (경량 재순위화)
로컬에서 빠르게 동작하는 경량 재순위화 라이브러리입니다.
코드 예제
from langchain.retrievers.document_compressors import FlashrankRerank
from langchain.retrievers import ContextualCompressionRetriever
compressor = FlashrankRerank(
model="ms-marco-MiniLM-L-12-v2",
top_n=4,
)
reranking_retriever = ContextualCompressionRetriever(
base_compressor=compressor,
base_retriever=retriever,
)
results = reranking_retriever.invoke("벡터 데이터베이스 비교")
FlashRank 모델
| 모델 | 크기 | 속도 | 정밀도 |
|---|
ms-marco-MiniLM-L-12-v2 | ~33MB | 빠름 | 보통 |
ms-marco-TinyBERT-L-6 | ~22MB | 매우 빠름 | 낮음 |
rank-T5-flan | ~110MB | 보통 | 좋음 |
FlashRank 장단점
| 장점 | 단점 |
|---|
| 매우 빠름, CPU에서도 동작 | 대형 모델 대비 정밀도 낮음 |
| 경량 (수십 MB) | 다국어 지원 제한 |
| 설치 간편, 의존성 적음 | 복잡한 쿼리에 약함 |
| 프로토타이핑에 최적 | 한국어 성능 제한 |
종합 비교
| 항목 | Cross-encoder (BGE) | Cohere Rerank | ColBERT | FlashRank |
|---|
| 정밀도 | ★★★★★ | ★★★★★ | ★★★★ | ★★★ |
| 속도 | ★★ | ★★★ | ★★★★ | ★★★★★ |
| 비용 | 무료 (로컬) | 유료 API | 무료 (로컬) | 무료 (로컬) |
| 다국어/한국어 | O / 우수 | O / 좋음 | 제한적 | 제한적 |
| 설치 난이도 | 중간 | 쉬움 | 중간 | 매우 쉬움 |
| GPU 필요 | 권장 | 불필요 | 권장 | 불필요 |
사용 시나리오별 추천
| 시나리오 | 추천 | 이유 |
|---|
| 한국어 프로덕션 | Cross-encoder (BGE) | 한국어 성능 최고 |
| 빠른 프로토타이핑 | FlashRank | 설치 간편, 빠른 속도 |
| 호스팅 없이 고성능 | Cohere Rerank | API 기반, 관리 불필요 |
| 대규모 문서 + 속도 | ColBERT | Late Interaction 효율 |
| 영어 전용 경량 | FlashRank | CPU에서 충분 |
결정 트리: 한국어? → BGE Cross-encoder. 영어 + 빠른 시작? → FlashRank. 호스팅 싫다? → Cohere API. 대규모 + 속도? → ColBERT.
