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전처리 파이프라인을 "마무리"한다는 것 RAG 파이프라인에서 전처리(query preparation)는 사용자 질문과 검색 엔진 사이의 번역 계층이다. 질문을 그대로 벡터 검색에 넣는 것과, 질문을 구조화하고 어떤 소스를 열지 먼저 정하는 것은 검색 품질에서 체감할 수 있는 차이를 만든다. 이 프로젝트에서는 법률 QA를 다루고 있고, 검색 대상이 조문, 판례, 유권해석, 행정심판 등 8개 소스 레인에 걸쳐 있다. 그만큼 전처리 단계가 감당해야 ...
법률 QA 시스템의 검색 품질을 끌어올리기 위해 query rewriting 프롬프트를 반복 개선하고, sub-query decomposition까지 도입해 본 실험 기록이다. 결론부터 말하면, 프롬프트 개선은 효과가 있었지만 한계가 명확했고, sub-query 전략은 기대만큼의 돌파구가 되지 못했다. 배경: V2까지의 상황 이전 글에서 다뤘듯이, prerewriter V2는 Gemini 2.5 Flash-Lite 모델 기준으로 raw que...
벡터 검색 성능을 올리는 가장 쉬운 방법 RAG 파이프라인에서 retrieval 성능이 안 나올 때 가장 먼저 떠오르는 선택지는 보통 두 가지다. 임베딩 모델을 바꾸거나, 쿼리를 바꾸거나. 임베딩 모델 비교는 이미 별도로 진행했고, 이번에는 후자를 건드릴 차례였다. 업계에서는 이 접근을 보통 query rewriting이라고 부른다. 사용자의 원문 질문을 검색에 더 유리한 형태로 변환하는 것이다. Microsoft의 RAG 기법 정리 문서에서는...
