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10_Wiki/Topics_GD/Relevance-Feedback.md

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 id: IR-REL-FEEDBACK-001
 category: "10_Wiki/💡 Topics/AI"
 confidence_score: 1.0
-tags: [information-retrieval, [[Search]], relevance-feedback, user-interaction, rocchio-algorithm, personalization]
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 last_reinforced: 2026-04-26
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 > "사용자의 만족과 불만족을 학습의 '나침반'으로 삼아, 모호한 질문(Query)을 정교한 정답의 좌표로 끊임없이 수정하라" — 정보 검색 시스템에서 사용자가 제시된 결과의 유용성을 평가하면, 그 피드백을 반영하여 검색 쿼리를 개선하고 더 관련성 높은 결과를 도출하는 상호작용 기법.
 
 ## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
-- **추출된 패턴:** "Iterative Query [[Refinement]] and Vector [[Shift]]ing" — 사용자가 선택한 '좋은 문서' 쪽으로 검색 벡터를 이동시키고(Rocchio Algorithm), 선택하지 않은 '나쁜 문서'로부터는 멀어지게 하여, 사용자의 실제 의도(Intent)에 검색 엔진의 초점을 맞추는 패턴.
+- **추출된 패턴:** "Iterative Query [[Refinement|Refinement]] and Vector [[Shift|Shift]]ing" — 사용자가 선택한 '좋은 문서' 쪽으로 검색 벡터를 이동시키고(Rocchio Algorithm), 선택하지 않은 '나쁜 문서'로부터는 멀어지게 하여, 사용자의 실제 의도(Intent)에 검색 엔진의 초점을 맞추는 패턴.
 - **주요 피드백 방식:**
     - **Explicit Feedback:** 사용자가 직접 "좋아요/싫어요" 혹은 별점을 매김.
     - **Implicit Feedback:** 사용자의 클릭, 체류 시간, 구매 이력 등을 통해 의도를 추정.
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 - **정책 변화:** Antigravity 프로젝트는 에이전트의 답변에 대한 사용자의 수정이나 추가 질문을 '강력한 관련성 피드백'으로 인지하여, 다음 검색 시 해당 피드백이 반영된 최적의 지식 노드를 우선적으로 탐색함.
 
 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
-- [[Ranking-Algorithms]], [[RAG-and-Document-Retrieval]], [[Reinforcement-Learning]], [[Performance-Metrics-in-AI]]
+- [[Ranking-Algorithms|Ranking-Algorithms]], [[RAG-and-Document-Retrieval|RAG-and-Document-Retrieval]], [[Reinforcement-Learning|Reinforcement-Learning]], [[Performance-Metrics-in-AI|Performance-Metrics-in-AI]]
 - **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Relevance-Feedback.md