RAG 성능을 한층 끌어올리는 검색 전략, Contextual BM25F

요즘 RAG 시스템을 구축하면서 검색 정확도를 어떻게 높일 수 있을지 고민해보신 적 있으신가요? 특히 문서를 작은 청크로 나눠 처리할수록 BM25 기반 검색 알고리즘의 한계가 뚜렷하게 드러납니다. 이런 문제를 해결하기 위해 등장한 기술이 바로 "Contextual BM25F"예요. 오늘은 이 기술이 어떤 원리로 작동하는지, 그리고 왜 주목받고 있는지를 쉽게 풀어드릴게요.

 

Contextual BM25F는 기존 방식과 뭐가 다를까요?

우선, BM25는 오래전부터 정보 검색 분야에서 많이 쓰인 방식이에요. 간단히 말해, 단어가 문서에 얼마나 자주 등장하는지를 기준으로 점수를 매기는 알고리즘이죠. 여기에 BM25F는 "필드"라는 개념을 도입해서, 문서의 제목, 본문, 요약 등 각 부분마다 가중치를 다르게 줄 수 있도록 발전했어요.

그럼 Contextual BM25F는 뭐가 다를까요? 이 방식은 여기에 하나를 더 추가합니다. 바로 "문맥"이에요. 즉, 특정 청크만 보는 게 아니라, 그 청크 주변의 내용까지 함께 고려해서 검색 점수를 계산하는 거예요. 특히 작은 청크일수록 이런 문맥 정보가 검색 정확도를 확 끌어올리는 역할을 해요.

 

어떻게 작동하길래 검색이 더 정확해지나요?

Contextual BM25F는 각 청크 주변의 다른 청크 정보를 활용해서 문맥을 파악하고, 이를 검색 점수에 반영해요. 예를 들어, 내가 찾는 키워드가 직접적으로는 안 나오더라도, 그 근처에 관련된 설명이 있으면 이걸 감안해서 높은 점수를 주는 식이죠.

이런 방식은 특히 짧은 단위로 나뉜 문서를 처리할 때 빛을 발합니다. 보통 작은 청크는 개별적으로 보면 정보가 부족할 수 있는데, 주변 문맥을 참고하면 훨씬 풍부한 의미를 파악할 수 있거든요.

 

임베딩과 결합하면 어떤 장점이 있나요?

Contextual BM25F는 단순히 전통적인 키워드 검색만 하는 게 아니에요. 최근엔 여기에 임베딩 기반 검색을 더해 "하이브리드 검색" 방식으로도 많이 활용됩니다. 키워드 매칭이 강한 BM25 계열 방식과 의미 기반 매칭이 뛰어난 임베딩 방식의 장점을 모두 살릴 수 있기 때문이죠.

하이브리드 검색은 다양한 사용자 쿼리에 유연하게 대응할 수 있는 큰 장점이 있어요. 예를 들어 사용자가 똑같은 의미의 말을 조금 다르게 표현해도, 임베딩이 그 의미를 잡아내고, BM25F가 정확한 위치를 찾아주는 식이에요.

 

앞으로 Contextual BM25F가 기대되는 이유

RAG 시스템은 요즘 많은 기업들이 도입하고 있는 대표적인 생성형 AI 아키텍처죠. 이 시스템에서 검색 성능은 전체 응답 품질에 큰 영향을 미쳐요. Contextual BM25F는 이 검색 단계를 한 단계 끌어올릴 수 있는 유망한 전략이에요.

특히 문서를 작은 청크로 나눠서 저장하고 활용해야 하는 구조라면, 문맥을 함께 고려하는 이 방식이 큰 효과를 발휘할 수 있어요. 앞으로 더 많은 RAG 솔루션에서 Contextual BM25F를 채택할 가능성이 높아 보입니다.

Contextual BM25F는 단순한 기술 이상의 의미를 가집니다. 검색 정확도를 높이면서도 다양한 표현과 문맥을 이해하는 능력을 갖춘 이 방식은, 사용자 경험을 한층 개선하는 데 중요한 역할을 하게 될 거예요.