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RAG에서 검색 전략은 사용자 질문에 대해 어떤 방식으로 관련 문서를 찾을 것인지를 결정합니다. 단일 전략의 한계를 보완하기 위해 여러 전략을 조합하는 것이 일반적입니다.

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전략 비교 종합

전략의미 검색키워드 검색속도복잡도적합한 경우
Dense우수약함보통낮음일반 Q&A
Sparse (BM25)약함우수빠름낮음기술 문서, 코드
Hybrid우수우수보통중간대부분의 프로덕션
Multi-vector우수보통느림높음긴 문서, 높은 정확도
프로덕션 환경에서는 Hybrid Search (Dense + BM25)를 기본으로 사용합니다. 키워드 정확 매칭과 의미 검색을 동시에 활용하여 가장 안정적인 검색 성능을 제공합니다.

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세부 전략 가이드

Dense / Sparse Retrieval

Dense(벡터)와 Sparse(BM25/TF-IDF) 검색의 원리, 비교, 코드 예제

Hybrid Search

RRF 기반 하이브리드 검색, 가중치 조정, 벡터 DB 내장 Hybrid Search

Multi-vector Retrieval

Parent Document Retriever, Summary-based Multi-vector 구현 패턴

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학습 목표

  • 이 문서의 핵심 개념을 실제 프로젝트 시나리오로 연결할 수 있습니다.
  • 최소 1개 실습 과제를 수행하고 결과를 비교할 수 있습니다.
  • 다음 단계에서 필요한 입력 데이터/도구를 준비할 수 있습니다.

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실무 적용 체크리스트

  • 실험/운영에서 사용할 평가 지표를 먼저 정했습니다.
  • 베이스라인과 비교할 기준 조건을 고정했습니다.
  • 실패 시 복구 또는 롤백 기준을 문서화했습니다.
  • 팀 공유 문서에 적용 결과를 기록했습니다.

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다음 문서

다음: Dense / Sparse Retrieval

학습 흐름을 이어서 진행합니다.