Vector Search 한계를 극복한 Hybrid Search 기반 RAG 정밀도 강화

Context

Dense Vector 기반의 Semantic Search만으로는 고유 명사나 전문 용어의 정확한 매칭이 불가능한 한계 존재. 특히 SKU나 Error Code 같은 정밀한 Keyword matching 실패로 인한 RAG 시스템의 컨텍스트 누락 발생.

Technical Solution

• Semantic Search와 Lexical Search(BM25/TF-IDF)를 결합한 Hybrid Search 아키텍처 채택
• Vector Embedding을 통한 개념적 의미 파악과 Keyword 기반의 정확한 텍스트 매칭을 병행 수행
• Alpha 파라미터 조절을 통해 Vector 검색과 Lexical 검색 간의 가중치 밸런싱 최적화
• Pinecone, Weaviate, Qdrant 등 Native Hybrid 지원 Vector Database를 활용한 쿼리 통합
• 정밀한 문서 Retrieval을 통한 LLM의 Hallucination 억제 및 도메인 특화 정확도 향상