가상 문서 임베딩
사용자의 질문에 대해 모델이 가상의 답변(Hypothetical Document)을 먼저 생성하고, 이를 벡터화하여 유사한 실제 문서를 검색하는 방식이다. 질문과 문서 간의 의미적 간극을 좁혀 검색 정확도를 높인다.