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하이브리드 RAG 구현 가이드: Dense Search와 BM25 조합 및 Reranking 최적화
검색 정확도를 높이는 하이브리드 파이프라인의 실무 구현법과 벤치마크 결과를 공유함.
요약
하이브리드 RAG 파이프라인인 ReRankEval은 'Dense Search와 BM25 검색 → Reciprocal Rank Fusion(RRF) → LLM 리랭킹 → 답변 생성'의 4단계 과정을 거쳐 구현되었다. 개발자는 이를 Vector Only, BM25 Only, 리랭킹 없는 하이브리드 방식 등 3가지 베이스라인과 비교 테스트했다. 테스트는 5개의 금융/결제 관련 문서와 10개의 검증된 질문을 활용해 정량적 비교 데이터를 제시한다. 이를 통해 Dense Vector 검색과 BM25 키워드 검색의 차이점 및 RRF의 실무적 적용 효과를 구체적으로 확인할 수 있다. 상세 코드와 구현 영상은 GitHub와 유튜브를 통해 공개되어 있어 직접 성능 테스트를 수행해 볼 수 있다.
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원문 제목 Hybrid RAG Pipeline — Dense Search, BM25, RRF, and Reranking (Part 1)
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