RAG와 문맥 검색의 완벽 가이드 🎯 (Part 2)

안녕하세요! 이전 포스팅에 이어 RAG와 문맥 검색의 고급 주제들을 살펴보겠습니다.

7. 재순위화(Reranking) 시스템 🔄

7.1 재순위화란?

초기 검색 결과를 한 번 더 정밀하게 분석하여 더 관련성 높은 결과를 선별하는 과정입니다.

class Reranker:
    def __init__(self):
        self.model = load_reranking_model()

    def rerank(self, query, initial_results, top_k=20):
        scores = []
        for result in initial_results:
            score = self.calculate_relevance(query, result)
            scores.append((score, result))

        return sorted(scores, reverse=True)[:top_k]

7.2 재순위화 전략

1. Cross-Encoder 방식

   def cross_encode(self, query, passage):
    # 쿼리와 문장을 같이 인코딩
    inputs = self.tokenizer(query, passage, return_tensors='pt')
    score = self.model(**inputs).logits
    return score

2. Multi-Stage 방식

   class MultiStageRanker:
    def rank(self, query, candidates):
        # 1단계: 빠른 필터링
        filtered = self.initial_filter(query, candidates)
   
        # 2단계: 정밀 검사
        detailed = self.detailed_check(query, filtered)
   
        # 3단계: 최종 순위 결정
        return self.final_ranking(detailed)

8. 고급 문맥 처리 기법 📚

8.1 동적 문맥 생성

class DynamicContextGenerator:
    def generate(self, chunk, document):
        # 1. 핵심 키워드 추출
        keywords = self.extract_keywords(chunk)

        # 2. 관련 배경 정보 수집
        background = self.get_background(keywords)

        # 3. 시간적 맥락 파악
        temporal = self.get_temporal_context(chunk)

        # 4. 문맥 조합
        return self.combine_context(keywords, background, temporal)

8.2 계층적 문맥 구조

class HierarchicalContext:
    def __init__(self):
        self.levels = {
            'document': [],
            'section': [],
            'paragraph': [],
            'sentence': []
        }

    def build_context(self, document):
        for level in self.levels:
            self.levels[level] = self.extract_context(document, level)

9. 성능 최적화 기법 🚀

9.1 벡터 인덱싱

from annoy import AnnoyIndex

class VectorIndex:
    def __init__(self, vector_dim):
        self.index = AnnoyIndex(vector_dim, 'angular')

    def build_index(self, vectors):
        for i, vector in enumerate(vectors):
            self.index.add_item(i, vector)
        self.index.build(n_trees=10)

9.2 배치 처리

def batch_process(self, chunks, batch_size=32):
    results = []
    for i in range(0, len(chunks), batch_size):
        batch = chunks[i:i + batch_size]
        # 병렬 처리
        batch_results = self.process_parallel(batch)
        results.extend(batch_results)
    return results

10. 실전 응용 사례 💡

10.1 고객 서비스 챗봇

class CustomerServiceRAG:
    def process_query(self, query):
        # 1. 관련 문서 검색
        docs = self.retrieve_documents(query)

        # 2. 문맥 추가
        contextual_docs = self.add_service_context(docs)

        # 3. 응답 생성
        response = self.generate_response(query, contextual_docs)

        return response

10.2 법률 문서 분석

class LegalDocumentAnalyzer:
    def analyze(self, query, documents):
        # 1. 법률 용어 추출
        legal_terms = self.extract_legal_terms(query)

        # 2. 판례 검색
        relevant_cases = self.find_related_cases(legal_terms)

        # 3. 문맥 기반 분석
        analysis = self.contextual_analysis(query, relevant_cases)

        return analysis

11. 오류 처리와 품질 관리 🛠

11.1 품질 모니터링

class QualityMonitor:
    def monitor_retrieval(self, query, results):
        metrics = {
            'relevance_score': self.calculate_relevance(query, results),
            'diversity_score': self.calculate_diversity(results),
            'coverage_score': self.calculate_coverage(query, results)
        }
        return metrics

11.2 오류 감지 및 복구

class ErrorHandler:
    def handle_retrieval_error(self, error, query):
        if isinstance(error, NoResultsFound):
            return self.fallback_search(query)
        elif isinstance(error, ContextLoss):
            return self.reconstruct_context(query)
        else:
            return self.default_handling(error)

12. 미래 발전 방향 🔮

12.1 멀티모달 문맥

• 텍스트 + 이미지
• 음성 데이터 통합
• 구조화된 데이터 활용

12.2 자가 학습 시스템

class SelfLearningRAG:
    def learn_from_interactions(self, query, results, feedback):
        # 사용자 피드백 기반 학습
        self.update_ranking_model(query, results, feedback)

        # 문맥 생성 개선
        self.improve_context_generation(query, feedback)

마치며 ✨

RAG와 문맥 검색은 계속 발전하고 있는 기술입니다. 이러한 발전을 통해 AI 시스템은 더욱 정확하고 유용한 정보를 제공할 수 있게 될 것입니다.

다음 포스트에서는 실제 프로덕션 환경에서의 구현 사례와 성능 최적화 팁을 더 자세히 다루도록 하겠습니다!

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궁금한 점이 있으시다면 댓글로 남겨주세요! 😊