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id: [[P-Reinforce|P-Reinforce]]-AUTO-HBS-001
category: AI_and_ML
confidence_score: 1.00
tags: [auto-reinforced, hybrid-search, bm25, vector-search, rag, search-optimization]
last_reinforced: 2026-05-04
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# [[Hybrid Search|Hybrid Search]]

## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
> "검색의 양손잡이 전략: 키워드 기반의 정확성([[Keyword Search|Keyword Search]])과 문맥 기반의 유연성([[Semantic Search|Semantic Search]])을 결합하여, 어떤 형태의 질문에도 최적의 정답을 찾아내는 하이브리드 검색 아키텍처."

## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
하이브리드 검색은 전통적인 키워드 기반 검색과 현대적인 벡터 기반 의미론적 검색을 통합하여 상호보완적으로 활용하는 기술입니다.

1.  **구성 요소 (The Duo)**:
    *   **[[Keyword Search|Keyword Search]] (BM25)**: 문서 내 단어의 빈도와 희소성을 계산합니다. 특정 용어, 모델명, 고유 명사 검색에 매우 정확합니다.
    *   **[[Semantic Search|Semantic Search]] (Vector)**: 텍스트의 의미를 고차원 공간에 매핑합니다. 동의어, 문맥, 질문의 의도를 파악하는 데 탁월합니다.

2.  **결합 방식 (Fusion Logic)**:
    두 방식에서 도출된 결과를 하나로 통합하기 위해 순위를 재조정하는 과정이 필요합니다.
    *   **Reciprocal Rank Fusion (RRF)**: 각 방식의 순위(Rank)만을 사용하여 가중치를 매기고 통합합니다. 점수 체계가 달라도 효과적으로 결합할 수 있어 가장 널리 쓰입니다.
    *   **Weighted Scoring**: 키워드 점수와 벡터 점수에 임의의 가중치(예: Keyword 0.3, Vector 0.7)를 곱하여 합산합니다.

3.  **왜 하이브리드인가?**:
    *   벡터 검색은 'iPhone 15 Pro'와 같은 특정 제품명을 찾을 때 '스마트폰' 관련 문서를 가져오는 등 지나치게 일반화될 위험이 있습니다.
    *   키워드 검색은 '지식 관리 방법'을 물을 때 'PKM'이나 'Second Brain' 같은 유의어가 포함된 핵심 문서를 놓칠 수 있습니다.
    *   하이브리드는 이 두 사각지대를 모두 보완합니다.

## ⚖️ Trade-offs & Caveats
*   **시스템 복잡도**: 두 종류의 인덱스(Inverted Index & Vector Index)를 유지하고 관리해야 하므로 운영 리소스가 증가합니다.
*   **Fusion 파라미터 튜닝**: 도메인 특성에 따라 키워드와 벡터 중 어느 쪽에 더 무게를 둘지 결정하는 튜닝 과정이 필요합니다.
*   **오버헤드**: 두 번의 검색 과정을 거쳐야 하므로 Naive RAG 대비 응답 속도가 소폭 느려질 수 있습니다.

## 💻 실전 구현 코드 (Boilerplate)
Python 환경에서 `RRF(Reciprocal Rank Fusion)`를 구현하는 핵심 개념 로직입니다.

```python
def reciprocal_rank_fusion(keyword_results, vector_results, k=60):
    """
    keyword_results, vector_results: [(id, rank), ...] 형태의 리스트
    """
    scores = {}
    
    # 1. 키워드 결과 점수 합산
    for doc_id, rank in keyword_results:
        scores[doc_id] = scores.get(doc_id, 0) + 1 / (k + rank)
        
    # 2. 벡터 결과 점수 합산
    for doc_id, rank in vector_results:
        scores[doc_id] = scores.get(doc_id, 0) + 1 / (k + rank)
        
    # 3. 점수 높은 순으로 정렬하여 최종 순위 도출
    final_rank = sorted(scores.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
    return final_rank

# 예시 데이터
kw_res = [("docA", 1), ("docB", 2)]
vec_res = [("docC", 1), ("docA", 2)]

final = reciprocal_rank_fusion(kw_res, vec_res)
print(f"Fused Results: {final}")
```

## 🔗 지식 연결 (Graph)
*   **기반 기술**: [[Information Retrieval (IR)|Information Retrieval (IR)]], [[BM25|BM25]], [[Vector Search|Vector Search]]
*   **활용 아키텍처**: [[Retrieval-Augmented Generation (RAG)|Advanced RAG]], [[Enterprise Search|엔터프라이즈 검색]]
*   **평가 지표**: [[nDCG|nDCG]], [[MAP|MAP]]

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*Last updated: 2026-05-04*
