크로스 인코더
쿼리와 문서를 동시에 입력받아 둘 사이의 관계를 직접 계산하는 모델 구조이다. 독립적으로 임베딩하는 바이 인코더보다 계산 비용은 높지만, 쿼리와 문서 간의 세밀한 상호작용을 파악할 수 있어 리랭킹 단계에서 높은 정확도를 보장한다.
"원인에서 해결책으로" 문장 간 흐름을 읽는 비대칭 어텐션 기술
나이브 RAG 50%에서 91%까지: SEC 공시 분석 에이전트 최적화 전략
리랭커 쓰면 느려진다? 오히려 70% 빨라지는 RAG 최적화의 비밀
구글·메타 등 8개 기업 합격자가 공개하는 ML 시스템 디자인 공략법
RAG 성능을 결정짓는 핵심 전략: 단순 검색을 넘어 에이전틱 시스템으로