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Ensemble Retriever는 정보 검색 과정에서 Sparse Retriever와 Dense Retriever의 장점을 결합하여 발생하는 문제를 해결하고 성능을 향상하는 방법입니다.

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문제가 되는 점

1. Sparse Retriever:
   • BM25와 같은 키워드 기반 검색 도구로, 문서의 단어 일치를 기반으로 합니다.
   • 한계: 키워드 불일치(Lexical Mismatch)가 발생할 경우 중요한 정보를 놓칠 수 있습니다.
     • 예: "축구선수 리오넬 메시" 질문에 "손흥민" 관련 문서를 반환.
2. Dense Retriever:
   • 시맨틱 임베딩 기반 검색으로 문서와 쿼리의 의미를 일치시킵니다.
   • 한계: 키워드 기반의 정확한 단어 매칭이 필요할 경우 부정확할 수 있습니다.

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Ensemble Retriever의 작동 방식

1. Sparse Retriever와 Dense Retriever를 동시에 사용합니다.
2. 두 검색 결과를 조합하여 최종 문서를 반환합니다.
3. Reciprocal Rank Fusion (RRF) 기법을 사용하여 결과를 재정렬합니다:
   • 각 검색기의 결과에 가중치를 부여해 더 나은 품질의 참고 문서를 생성합니다.
   • 가중치 조정을 통해 문서 순위를 최적화합니다.

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작동 예시

• 질문: "비타민B1의 장점에 대해 설명해줘"
  1. Sparse Retriever: 키워드 기반으로 문서 검색.
     • "비타민B1", "장점"이 포함된 문서 반환.
  2. Dense Retriever: 시맨틱 검색으로 문서 의미를 기반으로 관련 문서 반환.
  3. RRF:
     • 두 결과를 조합해 문서 순위를 재정렬.
     • 최종 결과: 가장 관련성 높은 문서 순서대로 반환.

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문제 해결

• Lexical Match와 Semantic Match 간의 균형을 맞춰 검색 정확도를 높입니다.
• 키워드 불일치 문제를 해결하면서 의미 일치성도 유지합니다.

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활용 사례

• FAQ 시스템: 다양한 질문 패턴을 처리하면서 정확한 답변 반환.
• 문서 검색 시스템: 대규모 문서에서 빠르고 정확한 정보 검색.

결론: Ensemble Retriever는 Sparse와 Dense 검색기의 한계를 극복하여 더 정교하고 정확한 정보 검색을 가능하게 합니다【24†source】.