검색 정확도를 높이는 비결: Reranker의 역할과 도입 효과

Reranker란 무엇인가?

Reranker는 검색 증강 생성(RAG, Retrieval-Augmented Generation) 시스템에서 사용되는 기술로, 초기 검색 결과의 순위를 재정렬하여 보다 관련성이 높은 정보를 상위에 배치하는 역할을 합니다. 일반적으로 검색 엔진이나 AI 기반 질의 응답 시스템에서 사용됩니다. Reranker는 문서와 쿼리 간의 유사도를 더욱 정확하게 측정하여 최적의 답변을 제공할 수 있도록 돕습니다​​.

Reranker의 역할

Reranker는 RAG 시스템에서 첫 번째 검색 후 후보 문서들이 제공되었을 때, 해당 문서들을 다시 평가하여 쿼리와 가장 관련성 높은 문서가 상위에 위치하도록 순서를 조정합니다. 이를 통해 사용자는 더욱 정확하고 유용한 정보를 빠르게 얻을 수 있습니다. Reranker는 초기 검색에서 놓쳤을 수 있는 문맥이나 의미적 관련성을 재확인하여 정보 손실을 줄이고, 보다 신뢰할 수 있는 결과를 제공합니다​.

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Reranker의 동작 방식

Reranker는 기존의 벡터 검색 방식과 달리, 쿼리와 문서를 동시에 분석하는 Cross-Encoder 방식을 사용합니다. 벡터 검색은 문서와 쿼리를 각각 임베딩한 후 유사도를 측정하는 반면, Reranker는 쿼리와 문서를 하나의 입력으로 받아서 서로의 맥락을 함께 분석하여 보다 정밀한 유사도를 계산합니다. 이를 통해 관련성 높은 문서들이 상위권에 배치되어 LLM(Large Language Model)이 더 나은 답변을 생성할 수 있게 됩니다​.

예를 들어, 사용자가 "한국의 수도는?"이라는 질문을 하면, 초기 벡터 검색에서 서울을 언급한 문서가 검색됩니다. 하지만 문서의 내용이 중간이나 끝 부분에 위치할 경우, LLM은 해당 정보를 제대로 반영하지 못할 수 있습니다. Reranker는 이러한 문서의 순서를 재정렬하여, 서울에 대한 정보가 최상위에 배치되도록 합니다​.

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Reranker 도입으로 인한 성능 향상 이유

Reranker는 문서와 질문 간의 맥락을 더욱 세밀하게 파악할 수 있어, 검색 결과의 정확도가 크게 향상됩니다. 단순히 벡터의 유사성에 의존하는 대신, 문서와 질문의 의미적 관련성을 깊이 분석하기 때문입니다. 이를 통해 LLM이 참조할 문서가 보다 정밀하게 정렬되며, 최종적으로 사용자가 원하는 답변의 정확성이 높아집니다​​.

성능과 속도 간의 균형

Reranker를 도입하면 검색 결과의 정확도는 향상되지만, 서비스 속도에 영향을 줄 수 있습니다. Reranker는 문서와 쿼리를 함께 처리하여 관련성을 평가하기 때문에 계산량이 증가하게 됩니다. 이로 인해 실시간 응답 시스템에서는 지연이 발생할 수 있습니다. 이를 해결하기 위해, 벡터 검색과 Reranker를 결합한 두 단계 전략이 주로 사용됩니다. 먼저 벡터 검색을 통해 대량의 문서에서 후보군을 추려내고, 이후 Reranker가 이를 재정렬하는 방식입니다​.

Reranker 도입의 기대 효과

1. 정확도 향상: 질문과 관련된 문서가 상위에 배치되어 답변의 정확도가 크게 개선됩니다.
2. 컨텍스트 유지: 문서의 순서를 최적화함으로써 LLM이 더 나은 컨텍스트를 이해하고 활용할 수 있습니다.
3. 사용자 경험 개선: 관련성 높은 정보를 빠르게 제공함으로써 사용자 만족도와 전환율이 높아집니다​.

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Reranker 구현 방법

Reranker를 구현하려면 벡터 검색과 Reranker의 두 단계 검색 구조를 설계해야 합니다. 먼저, 질문과 관련된 문서들을 벡터 검색으로 검색한 후, Reranker를 통해 이들 문서를 재정렬하는 방식입니다.

RAG 파이프라인에서 먼저 문서 검색을 위한 벡터 검색을 설정합니다. 여기서는 FAISS(Facebook AI Similarity Search)를 사용하여 문서 임베딩을 저장하고 검색합니다.

from langchain.vectorstores import FAISS
from langchain.embeddings.huggingface import HuggingFaceEmbeddings
from langchain.document_loaders import TextLoader

# 문서를 로드하고 임베딩 생성
loader = TextLoader('documents/')
documents = loader.load()

# Hugging Face 임베딩 모델 사용
embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name="sentence-transformers/all-mpnet-base-v2")

# FAISS를 사용해 벡터 저장소 생성
vectorstore = FAISS.from_documents(documents, embeddings)

# 검색기 설정
retriever = vectorstore.as_retriever(search_kwargs={"k": 5})

이제 Reranker 단계를 추가합니다. Langchain에서 제공하는 NVIDIARerank 또는 다른 Reranker 모델을 사용할 수 있습니다. Hugging Face의 한국어 Reranker 모델을 사용할 수 있으며, 이 모델을 이용해 재정렬된 결과를 반환하도록 설정합니다.

from langchain_nvidia_ai_endpoints import NVIDIARerank
from langchain.retrievers.contextual_compression import ContextualCompressionRetriever

# Reranker 모델 설정
reranker = NVIDIARerank()

# ContextualCompressionRetriever를 사용해 Reranker 통합
compression_retriever = ContextualCompressionRetriever(
    base_compressor=reranker, base_retriever=retriever
)

# 쿼리 실행 및 결과 확인
query = "한국의 수도는?"
reranked_docs = compression_retriever.compress_documents(query)

# 재정렬된 문서 출력
for doc in reranked_docs:
    print(doc.page_content)

이제 Reranker를 Langchain의 RetrievalQA 체인에 통합하여, 사용자의 질문에 대한 최적화된 답변을 생성합니다.

from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain.llms import OpenAI

# OpenAI 모델을 사용하는 LLM 설정
llm = OpenAI(temperature=0.5)

# RetrievalQA 체인에 Reranker 포함
qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(
    llm=llm,
    chain_type="stuff",
    retriever=compression_retriever
)

# 질의 실행
query = "한국의 수도는?"
result = qa_chain.run(query)

print(f"답변: {result}")

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Reranker는 검색 결과의 정확성을 높이고, 보다 나은 사용자 경험을 제공하는 데 중요한 역할을 합니다. 특히, RAG 시스템에서 문서의 순서를 최적화함으로써 AI 모델이 보다 나은 답변을 생성할 수 있도록 돕습니다. 다만, Reranker 도입 시 서비스 속도 저하 문제를 해결하기 위해 두 단계 검색 전략을 활용하는 것이 효과적입니다.