[G1-Sync] Manual knowledge update
This commit is contained in:
Antigravity Agent
@@ -2,97 +2,32 @@
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id: wiki-2026-0508-reranking-hybrid-search
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title: "Reranking & Hybrid Search"
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category: 10_Wiki/Topics
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status: needs_review
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canonical_id: self
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aliases: [P-Reinforce-AUTO-RRHS-001]
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duplicate_of: none
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status: duplicate
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canonical_id: reranking
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duplicate_of: "[[Reranking]]"
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aliases: []
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source_trust_level: A
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confidence_score: 1.0
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tags: [auto-reinforced, reranking, hybrid-search, semantic-search, lexical-search, bm25]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-05-04
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confidence_score: 0.9
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verification_status: redirected
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tags: [duplicate, rag, retrieval, search]
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last_reinforced: 2026-05-10
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github_commit: pending
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inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08)
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tech_stack:
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language: unspecified
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framework: unspecified
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# [[Reranking & Hybrid Search|Reranking & Hybrid Search]]
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# Reranking & Hybrid Search
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## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
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> "검색의 필터링과 재조합: 단순한 의미적 유사성(Dense)과 정확한 키워드 매칭(Sparse)을 결합하고, 후보군을 다시 한번 정밀 검사하여 모델에게 가장 완벽한 근거를 제공하는 2단계 검증 시스템."
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> **이 문서는 [[Reranking]] 의 중복본입니다.** Canonical 문서로 redirect.
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## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
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RAG 시스템의 검색 정확도를 극대화하기 위해 두 가지 이상의 검색 방식을 결합하고 결과를 재정렬하는 기법입니다.
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## 핵심 요약 (specialization aspects)
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- "Hybrid Search" 측면은 매 canonical 문서의 "Hybrid Search Stack" section 매 cover (BM25 + dense + RRF + rerank).
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- 별도 deep dive는 [[Hybrid-Search]] · [[BM25]] · [[Dense-Retrieval]] · [[RRF]] 참조.
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1. **Hybrid Search (하이브리드 검색)**:
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* **Dense Retrieval (임베딩 검색)**: 문맥과 의미를 파악하여 유사한 정보를 찾습니다. (예: "금융 위기"와 "경제 공황")
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* **Sparse Retrieval (키워드 검색)**: BM25 등을 사용하여 정확한 단어 매칭을 수행합니다. (예: 제품명, 고유 명사 검색)
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* **Reciprocal Rank Fusion (RRF)**: 두 검색 결과의 순위를 수학적으로 결합하여 최종 후보군을 산출합니다.
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2. **Reranking (재순위화)**:
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* **필요성**: 1차 검색(Vector Search)은 수백만 개 중 후보를 빨리 찾는 데 최적화되어 있어 정밀도가 다소 낮을 수 있습니다.
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* **작동**: 1차 검색으로 뽑힌 수십 개의 후보군에 대해, 훨씬 무겁고 정밀한 Cross-Encoder 모델을 사용하여 질문과의 관련성을 다시 계산하고 순위를 재배치합니다.
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3. **효과**:
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* 검색 결과의 상위권(Top-K)에 실제 정답이 포함될 확률(Recall)과 정답만 포함될 확률(Precision)을 동시에 높입니다.
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[Reranking]] (canonical)
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- Adjacent: [[Hybrid-Search]] · [[BM25]] · [[Dense-Retrieval]] · [[RRF]] · [[RAG]]
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## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
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* **지연 시간**: Reranking 단계는 추가적인 모델 연산을 필요로 하므로, 전체 응답 속도가 수백 밀리초 이상 느려질 수 있습니다.
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* **비용**: 고성능 Reranker 모델을 사용할 경우 API 호출 비용이나 GPU 자원 소모가 늘어납니다.
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## 🔗 지식 연결 (Graph)
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* **상위 시스템**: [[Retrieval-Augmented Generation (RAG)|Retrieval-Augmented Generation (RAG)]]
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* **연관 기술**: [[Vector Databases & Search|Vector Databases & Search]], [[Embedding Models & MRL|Embedding Models & MRL]]
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* **주요 툴**: Cohere Rerank, BGE-Reranker, Voyage Rerank
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*Last updated: 2026-05-04*
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## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
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**언제 이 지식을 쓰는가:**
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- *(TODO)*
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**언제 쓰면 안 되는가:**
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- *(TODO)*
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## 🧪 검증 상태 (Validation)
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- **정보 상태:** needs_review
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- **출처 신뢰도:** A
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- **검토 이유:** *(P-Reinforce Phase 1 자동 정규화. 본문 검증 필요.)*
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## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
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- **기존 유사 문서:** *(TODO: 인덱서 클러스터 리포트 참조)*
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- **처리 방식:** UPDATE (자동 정규화)
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- **처리 이유:** Phase 1 정규화 — 옛 템플릿/누락 필드 보강.
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## 🕓 변경 이력 (Changelog)
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| 날짜 | 변경 내용 | 처리 방식 | 신뢰도 |
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| 2026-05-08 | P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화) | UPDATE | A |
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## 💻 코드 패턴 (Code Patterns)
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**패턴 1:** *(TODO: 이 프로젝트 컨벤션 반영한 구조 스켈레톤)*
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```text
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# TODO
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```
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## 🤔 의사결정 기준 (Decision Criteria)
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**선택 A를 써야 할 때:**
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- *(TODO)*
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**선택 B를 써야 할 때:**
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- *(TODO)*
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**기본값:**
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> *(TODO)*
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## ❌ 안티패턴 (Anti-Patterns)
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- **[안티패턴]:** *(TODO: 무엇을 하면 안 되는가 + 이유 + 대신 무엇을)*
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## 🕓 변경 이력
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| 날짜 | 변경 |
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| 2026-05-08 | Phase 1 |
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| 2026-05-10 | 중복 처리 — canonical 문서로 redirect |
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Reference in New Issue
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