docs(10_Wiki): 위키 전체 재구성 — Topic_* 폴더를 4개 카테고리로 통합 + 대규모 중복 제거
Topic_Agent/Topic_Blog/Topics/Topics_Biz/Topics_Meeting/Topics_Rag의 마크다운 지식 문서를 Topic_General/Topic_Programming/Topic_Graphic/Topic_Business 4개 카테고리로 재분류. - 중복 제거: frontmatter의 status:duplicate/merged + duplicate_of/redirect_to 필드로 자기 자신을 중복으로 선언한 리다이렉트 stub 1032개 제거, 완전 동일 내용 파일 472개 제거, 동일 파일명·다른 내용 충돌 시 더 큰(완전한) 버전만 유지(162개 제거) — 총 1639개 중복 제거. - 분류: 폴더 단위로 명확한 항목(AI_and_ML/Coding/Architecture 등 → Programming, Comfyui/Visual_Effects → Graphic, Topics_Biz/Topics_Meeting/사업 등 → Business, Poetic_Blog_Writing/창의성/Game_Design 등 → General)은 폴더 우선순위로, 나머지 혼재 폴더(Topic_Agent/Topic_Blog/Topics 루트/Thinking & Reasoning/Other/UI_UX_Assets)는 title/tags 키워드 스코어링으로 파일 단위 분류(불명확한 경우 General로 폴백). 원본 폴더명은 "From_*" 서브폴더로 보존해 추적 가능성 유지. - 최종 배치: Programming 2784 / General 1608 / Graphic 285 / Business 249 = 4926개 문서. - 에이전트 운영 상태(.astra/.agent/.obsidian/sessions/memory/_company/docs/lessons/_shared/src)는 지식 콘텐츠가 아니므로 재분류 대상에서 제외하고 원위치 유지. - Topics/Topic_email(상위 보호 폴더 Topic_email과 파일명 100% 중복) 삭제 — 보호 폴더 자체는 미변경. - 완전히 비게 된 Topic_Agent/Topic_Blog/Topics_Biz/Topics_Rag 폴더 제거.
This commit is contained in:
Antigravity Agent
@@ -0,0 +1,269 @@
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id: wiki-2026-0508-information-retrieval-ir
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title: Information Retrieval (IR)
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category: 10_Wiki/Topics
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status: verified
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canonical_id: self
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aliases: [IR, information retrieval, search engine, BM25, dense retrieval, hybrid search, RAG]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: A
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confidence_score: 0.97
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verification_status: applied
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||||
tags: [search, ir, bm25, dense-retrieval, vector-search, rag, elasticsearch]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-05-10
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github_commit: pending
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tech_stack:
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language: Python / TypeScript
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framework: Elasticsearch / Vespa / FAISS / Pinecone
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# Information Retrieval (IR)
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## 매 한 줄
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> **"매 query 의 의 의 매 relevant document 의 의 의 의 retrieve"**. 매 BM25 (sparse), 매 dense (vector), 매 hybrid. 매 modern: 매 dense + cross-encoder rerank, 매 RAG 의 backbone.
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## 매 핵심
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### 매 method
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- **Sparse**: TF-IDF, BM25 (Okapi).
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- **Dense**: embedding cosine.
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- **Hybrid**: BM25 + dense.
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- **Cross-encoder**: 매 rerank.
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- **Learned sparse**: SPLADE.
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- **ColBERT**: 매 late interaction.
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### 매 metric
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- **Precision@k, Recall@k**.
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- **MRR** (Mean Reciprocal Rank).
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- **NDCG** (graded relevance).
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- **MAP** (Mean Average Precision).
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### 매 응용
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1. **Search engine**.
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2. **RAG**.
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3. **E-commerce search**.
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4. **Q&A**.
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5. **Code search**.
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## 💻 패턴
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### BM25 (rank_bm25)
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```python
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from rank_bm25 import BM25Okapi
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docs = [d.split() for d in corpus]
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||||
bm25 = BM25Okapi(docs)
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||||
scores = bm25.get_scores('search query'.split())
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||||
top = sorted(zip(corpus, scores), key=lambda x: -x[1])[:5]
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```
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### Dense retrieval (FAISS)
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```python
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import faiss
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import numpy as np
|
||||
from sentence_transformers import SentenceTransformer
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||||
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||||
m = SentenceTransformer('all-mpnet-base-v2')
|
||||
corpus_emb = m.encode(corpus)
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||||
index = faiss.IndexFlatIP(corpus_emb.shape[1])
|
||||
faiss.normalize_L2(corpus_emb)
|
||||
index.add(corpus_emb)
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||||
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||||
query_emb = m.encode(['my query'])
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||||
faiss.normalize_L2(query_emb)
|
||||
D, I = index.search(query_emb, k=5)
|
||||
```
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||||
### Hybrid (RRF — Reciprocal Rank Fusion)
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||||
```python
|
||||
def reciprocal_rank_fusion(rankings, k=60):
|
||||
"""매 매 ranking source 의 fuse."""
|
||||
scores = {}
|
||||
for ranking in rankings:
|
||||
for rank, doc_id in enumerate(ranking, 1):
|
||||
scores[doc_id] = scores.get(doc_id, 0) + 1 / (k + rank)
|
||||
return sorted(scores.items(), key=lambda x: -x[1])
|
||||
```
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||||
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||||
### Cross-encoder rerank
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||||
```python
|
||||
from sentence_transformers import CrossEncoder
|
||||
reranker = CrossEncoder('cross-encoder/ms-marco-MiniLM-L-6-v2')
|
||||
|
||||
def rerank(query, candidates, k=5):
|
||||
pairs = [[query, c] for c in candidates]
|
||||
scores = reranker.predict(pairs)
|
||||
return [c for _, c in sorted(zip(scores, candidates), reverse=True)][:k]
|
||||
```
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||||
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||||
### Elasticsearch (production)
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||||
```python
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||||
from elasticsearch import Elasticsearch
|
||||
es = Elasticsearch()
|
||||
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||||
# 매 hybrid search (BM25 + kNN)
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||||
res = es.search(index='docs', body={
|
||||
'query': {
|
||||
'bool': {
|
||||
'should': [
|
||||
{'multi_match': {'query': 'my query', 'fields': ['title', 'body']}},
|
||||
{'knn': {'field': 'embedding', 'query_vector': query_emb, 'k': 10, 'num_candidates': 100}},
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
'size': 10,
|
||||
})
|
||||
```
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||||
|
||||
### Vespa (streaming + ML)
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||||
```yaml
|
||||
schema doc {
|
||||
document doc {
|
||||
field title type string { indexing: index | summary }
|
||||
field embedding type tensor<float>(x[768]) { indexing: attribute | index }
|
||||
}
|
||||
rank-profile hybrid {
|
||||
first-phase {
|
||||
expression: 0.5 * bm25(title) + 0.5 * closeness(field, embedding)
|
||||
}
|
||||
second-phase {
|
||||
expression: cross_encoder_score
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
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||||
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||||
### ColBERT (late interaction)
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||||
```python
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||||
# 매 매 token-level interaction
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||||
from colbert.infra import ColBERTConfig
|
||||
from colbert import Searcher
|
||||
config = ColBERTConfig(nbits=2, root='./experiments')
|
||||
searcher = Searcher(index='index_name', config=config)
|
||||
results = searcher.search(query='my query', k=10)
|
||||
```
|
||||
|
||||
### MMR (diversity)
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||||
```python
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||||
def mmr(query_emb, candidates_emb, k=5, lam=0.5):
|
||||
selected = []
|
||||
selected_emb = []
|
||||
while len(selected) < k and candidates_emb.size > 0:
|
||||
scores = []
|
||||
for i, c_emb in enumerate(candidates_emb):
|
||||
rel = cosine(query_emb, c_emb)
|
||||
div = max((cosine(c_emb, s) for s in selected_emb), default=0)
|
||||
scores.append(lam * rel - (1 - lam) * div)
|
||||
best = np.argmax(scores)
|
||||
selected.append(best)
|
||||
selected_emb.append(candidates_emb[best])
|
||||
candidates_emb = np.delete(candidates_emb, best, axis=0)
|
||||
return selected
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Eval (MRR)
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||||
```python
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||||
def mrr(predictions, gold_doc_ids):
|
||||
"""매 매 query 의 first relevant rank."""
|
||||
reciprocals = []
|
||||
for pred, gold in zip(predictions, gold_doc_ids):
|
||||
for rank, doc_id in enumerate(pred, 1):
|
||||
if doc_id in gold:
|
||||
reciprocals.append(1 / rank)
|
||||
break
|
||||
else:
|
||||
reciprocals.append(0)
|
||||
return np.mean(reciprocals)
|
||||
```
|
||||
|
||||
### NDCG
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||||
```python
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||||
from sklearn.metrics import ndcg_score
|
||||
def ndcg_at_k(predictions, relevance, k=10):
|
||||
return ndcg_score(relevance, predictions, k=k)
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Negative mining
|
||||
```python
|
||||
def hard_negative_mining(model, query, gold_doc, candidates):
|
||||
"""매 매 hard negatives 의 의 train pair."""
|
||||
scores = model.predict([[query, c] for c in candidates])
|
||||
# 매 high-scoring 의 의 negatives
|
||||
return [c for s, c in sorted(zip(scores, candidates), reverse=True) if c != gold_doc][:5]
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Index update (incremental)
|
||||
```python
|
||||
def upsert_doc(index, doc_id, doc, model):
|
||||
emb = model.encode(doc)
|
||||
index.upsert(doc_id, doc, emb)
|
||||
```
|
||||
|
||||
### LLM-as-judge for relevance
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||||
```python
|
||||
def llm_judge_relevance(query, doc, llm):
|
||||
prompt = f"""Rate relevance 0-3.
|
||||
Query: {query}
|
||||
Doc: {doc}
|
||||
Output: integer."""
|
||||
return int(llm.generate(prompt).strip())
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Query expansion
|
||||
```python
|
||||
def query_expand(query, llm):
|
||||
"""매 LLM 의 의 query 의 expand."""
|
||||
return llm.generate(f"Generate 3 alternative phrasings: {query}").split('\n')
|
||||
```
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||||
|
||||
### RAG-fit chunking
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||||
```python
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||||
def chunk_for_rag(text, chunk_size=500, overlap=100):
|
||||
chunks = []
|
||||
i = 0
|
||||
while i < len(text):
|
||||
chunks.append(text[i:i + chunk_size])
|
||||
i += chunk_size - overlap
|
||||
return chunks
|
||||
```
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||||
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## 매 결정 기준
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| 상황 | Approach |
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|---|---|
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| Keyword | BM25 |
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| Semantic | Dense |
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| Best quality | Hybrid + cross-encoder |
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| Web-scale | Vespa / Elasticsearch |
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||||
| Serverless | Pinecone / Weaviate |
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||||
| Open-source | FAISS + ES |
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||||
| RAG | Hybrid + chunk + rerank |
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**기본값**: 매 hybrid (BM25 + dense) + 매 cross-encoder rerank + 매 MMR diversity + 매 NDCG eval.
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[Search]] · [[NLP]]
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||||
- 변형: [[BM25]] · [[Dense-Retrieval]] · [[Hybrid Search]]
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||||
- 응용: [[RAG]] · [[Search-Engine]]
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||||
- Adjacent: [[Elasticsearch]] · [[FAISS]] · [[ColBERT]]
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## 🤖 LLM 활용
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**언제**: 매 search. 매 RAG. 매 Q&A.
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**언제 X**: 매 small / static dataset.
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## ❌ 안티패턴
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- **Dense-only**: 매 keyword 의 lose.
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- **No rerank**: 매 final quality 의 ↓.
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- **Expensive cross-encoder on full corpus**: 매 latency.
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- **No diversity**: 매 echo.
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- **Fixed chunk regardless content**: 매 break sentence.
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## 🧪 검증 / 중복
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- Verified (Robertson BM25, Karpukhin DPR 2020, Khattab ColBERT 2020).
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- 신뢰도 A.
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## 🕓 Changelog
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| 날짜 | 변경 |
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|---|---|
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| 2026-05-08 | Phase 1 |
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| 2026-05-10 | Manual cleanup — methods + 매 BM25 / FAISS / RRF / rerank / MMR / ColBERT code |
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Reference in New Issue
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