ITPE * JackerLab

개요RRF(Reciprocal Rank Fusion)는 여러 개의 검색 시스템 또는 랭커(rankers)로부터 도출된 결과를 통합(fusion)하여, 더 우수한 전체 검색 성능을 달성하기 위한 앙상블 기법입니다. 간단한 수식과 높은 실용성으로 인해 정보 검색(IR), 메타 검색 시스템, 하이브리드 검색 엔진에서 널리 사용됩니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의여러 랭커의 순위를 역순위 점수 기반으로 융합하는 알고리즘목적다양한 랭커의 장점을 조합하여 검색 정확도 향상필요성하나의 랭커가 가진 편향이나 한계를 보완RRF는 학습 없이도 강력한 성능을 내는 비가중치 기반 순위 융합 방법입니다.2. 특징특징설명비교간단한 수식 기반1 / (k + rank) 형태로 점수 계산Borda Count 등보다 직관적학습 ..

개요Contriever는 Meta AI에서 개발한 비지도 학습 기반의 문서 임베딩 및 검색 모델로, 사전 학습(pretraining)만으로도 다양한 오픈 도메인 질문응답(Open-domain QA) 및 문서 검색(Doc Retrieval) 태스크에서 높은 성능을 보입니다. 기존의 Supervised Dense Retriever보다도 우수한 성능을 보이며, 별도의 라벨링 데이터 없이도 강력한 검색 품질을 제공합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의Contriever는 contrastive learning 기반의 비지도 학습 문서 검색 모델Dense Passage Retriever 계열목적오픈 도메인 검색에서 고품질의 문서 검색을 비지도 학습만으로 구현Supervised 대비 비용 절감필요성라벨링..

개요RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 언어 모델의 한계를 보완하기 위해 사전 학습된 LLM에 검색기(Retriever)를 연결해 외부 지식을 동적으로 주입하는 프레임워크입니다. RAG v2(RAG++)는 이 기본 개념을 발전시켜, 더 정교한 문서 검색, 필터링, 다중 문서 reasoning, 그리고 지식 신뢰도 기반 재구성 기능을 통해 정확도, 일관성, 신뢰도 모두를 향상시킨 차세대 구조입니다.1. 개념 및 정의RAG++는 질문 → 검색 → 요약/생성의 세 단계 파이프라인을 다음과 같이 강화합니다:Retriever: 다중 문서 벡터 검색 (Dense/Sparse Hybrid, Re-ranking 포함)Knowledge Selection: 문서 정합성, 출처 신뢰도 기반 필..