챕터별 상세
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멀티 스테이지 검색의 핵심 패턴
프로덕션 환경의 검색 시스템은 단일 검색 방식 대신 다단계 파이프라인을 채택한다. 1단계에서는 HNSW를 이용한 단일 벡터 검색으로 수백만 개의 문서 중 약 500개의 후보군을 밀리초 단위로 빠르게 추출한다. 2단계에서는 추출된 후보군에 대해서만 ColBERT의 MaxSim과 같은 정밀한 멀티 벡터 스코어링을 적용하여 최종 상위 10개 결과를 도출한다. 이 방식을 통해 100만 개의 문서를 직접 멀티 벡터로 검색할 때보다 연산량을 약 2,000배 절감하면서도 높은 정확도를 유지했다.
HNSW는 근사 최근접 이웃 검색을 위한 알고리즘이며, MaxSim은 ColBERT 모델에서 쿼리와 문서 간의 유사도를 계산하는 핵심 메커니즘이다.
01:36
오버샘플링의 중요성과 역할
재순위화 단계에서 품질을 유지하기 위해서는 최종 결과 개수보다 더 많은 후보군을 추출하는 오버샘플링(Oversampling)이 필수적이다. 오버샘플링이 없으면 최종 결과의 품질은 1단계인 단일 벡터 검색의 성능에 갇히게 된다. 예를 들어 MaxSim 기준 최적의 문서가 단일 벡터 검색에서 11위로 밀려났을 때, 10개만 추출하면 정밀 모델은 해당 문서를 검토할 기회조차 얻지 못한다. 후보군을 100개에서 500개로 늘리는 것이 500개에서 1,000개로 늘리는 것보다 재현율(Recall) 향상에 더 큰 기여를 한다.
오버샘플링은 1단계 검색 모델의 한계를 2단계 정밀 모델이 보완할 수 있도록 충분한 검색 범위를 제공하는 기법이다.
02:43
Qdrant Universal Query API 구현
Qdrant는 단일 문서에 단일 벡터와 멀티 벡터 표현을 동시에 저장할 수 있는 구조를 지원한다. Universal Query API의 prefetch 배열을 사용하면 1단계에서 사용할 벡터 이름과 추출할 후보군 수를 정의할 수 있다. 메인 쿼리 부분에서는 prefetch된 후보군에 대해서만 실행될 멀티 벡터 MaxSim 스코어링을 설정한다. 이 모든 과정은 단 한 번의 API 호출로 서버 사이드에서 실행되어 네트워크 오버헤드를 최소화하고 전체 파이프라인을 단순화한다.
Universal Query API는 Qdrant에서 제공하는 복합 쿼리 인터페이스로, 여러 단계의 검색과 필터링을 하나의 요청으로 처리한다.
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원문 발행 2026. 03. 25.수집 2026. 03. 25.출처 타입 YOUTUBE
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