ITPE * JackerLab

개요Cross-Encoder Rerank는 대규모 검색 시스템에서 초기 검색 결과(candidate set)에 대해 문서와 쿼리를 함께 입력으로 사용하여, 정밀한 의미 기반 점수를 계산하고 상위 결과를 재정렬하는 방식의 랭킹 기법이다. Dense Retrieval의 효율성과 Cross-Encoder의 정밀도를 결합한 Hybrid Search 시스템에서 주로 사용된다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의문서-쿼리 쌍을 입력으로 받아 의미 유사도를 계산하는 딥러닝 기반 랭커 모델목적초기 검색 결과 중 의미적으로 정확한 상위 결과를 선별필요성Dense Vector 유사도 기반 검색의 정밀도 한계를 극복Semantic Search, RAG, QA 시스템 등에서 핵심 역할을 수행한다.2. 특징특징설명비교쿼리-문서..

개요DPR(Dense Passage Retrieval)은 Facebook AI에서 개발한 대표적인 Supervised Dense Retriever로, 질문과 문서를 각각 임베딩한 후 벡터 간 유사도를 기반으로 관련 문서를 검색하는 방식입니다. 특히 오픈 도메인 질문응답(Open-domain QA) 시스템에서 정답이 포함된 문서를 빠르게 찾아주는 핵심 컴포넌트로 널리 활용되고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의질문과 문서를 각각 벡터로 임베딩하여 유사도 기반 검색을 수행하는 모델Dense Retriever의 대표 주자목적QA 시스템에서 정확한 정답이 포함된 문서 빠르게 검색Sparse 방식 대비 효율성 향상필요성정밀한 정보검색이 필요한 QA 시스템에서 높은 정확도 요구대규모 문서에서도 실..