AI 검색 용어집: Reranker
검색은 보통 한 번에 끝나지 않습니다.
빠른 검색기로 후보를 넓게 가져온 뒤, 더 정밀한 모델로 후보의 순서를 다시 매기는 단계가 Reranker입니다.
한 문장으로 잡으면
- Reranker는 이미 검색된 후보 문서들을 질문과의 관련도 기준으로 다시 정렬하는 모델 또는 단계입니다.
핵심 포인트
포인트 1
Retriever가 후보를 넓게 가져옵니다.
포인트 2
Reranker가 후보를 더 꼼꼼히 비교합니다.
포인트 3
최종 prompt나 화면에 노출할 상위 결과를 고릅니다.
어디에 쓰이나
RAG context 선택
검색 후보 20개 중 실제 prompt에 넣을 상위 3개를 고를 때 유용합니다.
검색 결과 재정렬
처음 검색 점수는 높지만 질문과 덜 맞는 문서를 아래로 내립니다.
비용 제어
전체 문서에 쓰기보다 상위 후보에만 적용해 지연 시간을 관리합니다.
헷갈리기 쉬운 부분
- RAG에서는 상위 몇 개 chunk의 품질이 답변 품질에 직접 영향을 줍니다.
- Reranker는 추가 계산이므로 후보 수와 응답 시간을 함께 조절해야 합니다.
기억할 것
- Reranker는 검색기를 대체하기보다 후보의 순서를 다듬는 단계입니다.
- 상위 후보 품질이 중요한 RAG에서 특히 효과가 큽니다.