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Dev.toAI/ML
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Hybrid Retrieval과 Reranking을 통한 RAG Hallucination 해결 및 신뢰성 확보
Build a RAG Pipeline From Scratch (Production Patterns That Actually Matter)
AI 요약
Context
단순 Vector Search 기반 RAG는 고유 명사 인식 불가 및 고정 크기 Chunking으로 인한 문맥 단절 문제를 야기함. LLM의 환각 현상은 모델 성능보다 Retrieval 단계의 품질 저하에서 기인하는 경우가 많음.
Technical Solution
- 의미론적 경계(Semantic Boundaries) 기반 Chunking을 통한 컨텍스트 완결성 확보
- Vector Search와 BM25 기반 Keyword Search를 결합한 Hybrid Retrieval 설계로 검색 재현율 향상
- Cross-Encoder Reranker 도입을 통해 검색된 상위 20개 후보군 중 최적의 Top-5 컨텍스트 정밀 추출
- Metadata Filtering을 통한 테넌트 간 데이터 격리 및 보안 범위 제한
- Grounded Generation 기법을 적용하여 검색된 컨텍스트 외 답변 거부 및 출처 표기 강제
- Embedding 모델 버전 관리 체계 구축을 통한 모델 변경 시 전체 코퍼스 Re-indexing 자동화
실천 포인트
1. 고정 크기 분할 대신 문서 구조(헤딩, 단락) 기반의 Semantic Chunking 적용
2. Vector-only 검색 대신 Hybrid Retrieval(Keyword + Vector) + Reranker 파이프라인 구축
3. 프롬프트 수정 전 Retrieval Eval Set을 구축하여 검색 단계의 Recall 지표 우선 검증
4. LLM 응답 시 '모름' 답변 허용 및 Source ID 기반 인용 강제 설정