Semantic Search 구현을 위한 Vector Embedding 및 Retrieval 최적화 전략

Day 6 - Embedding - RAG

Indumathi R2026년 5월 19일4분intermediate

AI 요약

Context

단순 키워드 매칭 기반 검색의 한계로 인해 단어의 의미적 유사성을 파악하는 Semantic Search 필요성 증대. 텍스트 데이터를 고차원 벡터 공간에 매핑하여 맥락적 연관성을 계산하는 RAG 파이프라인의 Embedding 단계 설계가 핵심임.

Technical Solution

텍스트 청크를 n-dimensional space의 좌표로 변환하여 의미적 유사도를 수치화하는 Vectorization 적용
각 벡터 간의 각도를 통해 거리 기반 유사도를 측정하는 Cosine Similarity를 채택하여 검색 정확도 확보
전수 조사의 연산 비용을 줄이기 위해 데이터 규모에 따라 KNN(K-Nearest Neighbors)과 ANN(Approximate Nearest Neighbors) 알고리즘을 선택적으로 활용
쿼리와 문서의 길이 및 성격에 따라 Symmetric(동일 유형) 및 Asymmetric(짧은 쿼리-긴 문서) 모델로 구분하여 최적화
의미론적 이해 중심의 Dense Embedding과 키워드 빈도 기반의 Sparse Embedding(BM25)을 통해 검색 목적에 맞는 Retrieval 방식 결정

실천 포인트

- 쿼리와 타겟 문서의 길이가 상이한 경우 Asymmetric Embedding 모델 검토 - 대규모 데이터셋에서 실시간 응답성이 필요할 때 KNN 대신 ANN 알고리즘 도입 - 키워드 정확도가 중요한 도메인에서는 TF-IDF 기반의 Sparse Embedding 혼합 사용 고려 - 벡터 차원 수(256 ~ 3000+)에 따른 저장 공간 및 연산 비용 트레이드오프 분석

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