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엔터프라이즈 RAG의 병목: 검색 문제가 아닌 라우팅 문제인가?
다중 지식 기반(Multi-KB) RAG에서 검색 성능 저하의 원인을 검색 알고리즘이 아닌 데이터 라우팅 아키텍처 관점에서 재해석.
요약
기업용 RAG 아키텍처에서 지식 베이스(KB)가 많아질수록 기존의 '모든 소스에서 top-k를 검색해 결과를 융합하는 방식'은 비효율적이라는 의견이 제기되었습니다. 소규모 소스에서는 RRF와 같은 융합 방식이 유용하지만, 10개 이상의 KB를 다룰 때는 서로 다른 검색 분포, 도메인, 말뭉치 크기를 비교해야 하므로 단순 랭킹 방식으로는 한계가 있습니다. 특히 각 KB의 top-1 결과에 동일한 가중치를 부여하거나, 서로 비교 불가능한 유사도 임계값을 적용할 경우 문맥 선택 오류로 이어질 위험이 큽니다. 따라서 대규모 멀티 KB 환경에서는 단순 검색 문제로 접근하기보다, 쿼리 의도에 맞는 최적의 소스를 결정하는 '라우팅 문제'로 전환하여 아키텍처를 설계하는 것이 더 효과적일 수 있습니다.
AI가 원문을 요약한 내용으로, 부정확할 수 있습니다.
원문 제목 Is multi-KB RAG actually a routing problem, not a retrieval problem?
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