정의
키워드 검색은 쿼리의 정확한 용어가 포함된 문서를 매칭하는 반면, 의미 기반 검색은 벡터 임베딩을 사용하여 다른 단어를 사용하더라도 개념적으로 유사한 문서를 찾습니다.
심층 분석
전통적인 키워드 검색은 용어 빈도, 역색인 및 BM25와 같은 알고리즘에 의존하여 쿼리 용어가 포함된 문서의 순위를 매깁니다. 의미 기반 검색은 신경망을 사용하여 텍스트를 고차원 벡터(임베딩)로 변환하고 해당 벡터 공간에서 코사인 유사성을 기준으로 결과를 찾습니다. 즉, '저렴한 숙소'에 대한 의미 기반 검색은 '예산 호텔' 또는 '싼 숙박 장소'에 대한 문서와 일치할 수 있습니다. RAG 애플리케이션에서 두 접근 방식을 결합하면 최상의 결과를 얻을 수 있습니다: 재현율을 위한 의미 기반 검색과 정밀도를 위한 키워드 검색입니다. Scavio와 같은 검색 API는 주요 플랫폼에서 키워드 일치 결과를 반환하며, 하이브리드 검색 전략에서 벡터 데이터베이스 결과와 결합할 수 있습니다.
사용 예제
RAG 파이프라인은 내부 문서의 벡터 데이터베이스에 대해 의미 기반 검색을 사용하고 Scavio를 통한 키워드 검색으로 실시간 웹 결과를 얻습니다. 두 결과 세트는 병합 및 재순위가 매겨져 LLM에 컨텍스트로 전송되며, 기관 지식과 최신 정보를 결합합니다.
플랫폼
의미 기반 검색과 키워드 검색은(는) Scavio의 통합 API를 통해 액세스할 수 있는 다음 플랫폼에서 관련이 있습니다:
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