고급 RAG 기법
고급 RAG 기법 (Advanced RAG Techniques)
RAG를 처음 만들어 보면 "문서를 잘라서 임베딩하고 검색해서 프롬프트에 넣는다"는 기본 구조만으로도 꽤 그럴듯한 결과가 나와요. 그런데 막상 실제 데이터로 돌려보면 "질문이 너무 추상적이라 검색이 안 되는" 경우가 꼭 생기죠. 검색 품질을 끌어올리는 데는 지금까지 배운 기본 구조만으로 충분하지 않아요. 이 문서는 바로 그 지점, Haystack으로 구현할 수 있는 고급 RAG 기법들을 소개하는 입구 역할을 하는 섹션이에요.
Hypothetical Document Embeddings (HyDE)
가장 먼저 볼 기법은 HyDE(Hypothetical Document Embeddings) 예요. 사용자의 질문이 짧거나 추상적일 때, 그 질문만으로는 문서와 의미적으로 잘 이어지지 않는 경우가 많아요. HyDE는 이 문제를 "질문이 아니라, 그 질문에 대한 가상의 답변 문서를 먼저 생성해서 검색하자"는 발상으로 푸는 기법이에요.
개념이 궁금하다면 Hypothetical Document Embeddings (HyDE) 문서를 읽어 보세요.
쿡북으로 바로 실습해 보기
설명만으로는 감이 잘 안 올 수 있으니, Haystack 공식 쿡북의 실제 예제를 따라가 보는 걸 추천해요. 각 기법이 어떤 문제를 어떻게 푸는지 코드로 직접 확인할 수 있어요.
- Using Hypothetical Document Embedding (HyDE) to Improve Retrieval — HyDE로 검색 품질을 높이는 전체 흐름을 볼 수 있어요.
- Query Decomposition and Reasoning — 복잡한 질문을 여러 개의 하위 질문으로 쪼개서 검색하는 기법이에요.
- Auto-Merging and Hierarchical Document Retrieval — 문서를 계층 구조로 나눠 저장하고, 필요에 따라 상위 청크로 자동 병합해 문맥을 살리는 기법이에요.