기술노트

PostgreSQL 안에서 임베딩 유사도 검색을 하는 pgvector. 거리 연산자 선택, HNSW 인덱스, 하이브리드·필터 검색까지 실전 관점으로 정리했습니다.

BM25 키워드 검색과 임베딩 벡터 검색을 RRF로 합치는 하이브리드 검색을 다룬다. 점수 스케일이 달라 그냥 더하면 안 되는 이유, 순위 융합으로 푸는 법, 한국어 형태소 토크나이징 주의점, 리랭커와의 조합 순서까지 실전으로 정리했다.

벡터 검색이 넉넉히 뽑은 후보를 크로스인코더로 다시 정렬하는 것이 리랭커다. 바이인코더와의 구조 차이, k_recall과 k_final 설정, 지연시간 트레이드오프, 모델마다 다른 점수 컷오프 함정까지 RAG 검색 정확도를 끌어올리는 실전을 정리했다.

ChromaDB를 활용하여 텍스트 임베딩 기반의 시맨틱 검색 시스템을 Python으로 구축하고, RAG 파이프라인에 통합하는 방법을 다룹니다.