효율적인 RAG를 위한 고속 검색 최적화 기법

요약

최대 내적 곱 검색(MIPS)은 RAG 및 추천 시스템의 핵심 기술이나, 데이터와 벡터 차원이 방대해짐에 따라 연산 비용이 급격히 증가하는 문제가 발생한다. 기존의 근사 검색 방식은 인덱싱 구조를 최적화하는 데 집중하지만, 질의(query)와 키(key)의 분포가 서로 다르다는 특성을 간과한다는 한계가 있다. 특히 RAG 시스템에서 질의는 짧은 사용자 질문인 반면, 키는 긴 텍스트로 구성되어 있어 이들 간의 기하학적 차이가 크다. 따라서 효율적인 RAG를 위해서는 질의와 키의 비대칭성을 고려한 최적화된 검색 전략이 필요하다. 이번 논의는 고정된 사용자 기반을 가진 프로덕션 환경에서 데이터 분포를 활용한 검색 최적화가 필수적임을 강조한다.

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