혼합 RAG: 의미 검색 및 하이브리드 쿼리 기반 검색기를 통한 RAG 정확도 향상

RAG(Retriever-Augmented Generation) 시스템의 정확도는 문서 코퍼스 규모가 커짐에 따라 점점 더 어려워지며, 검색기(Retriever)가 RAG 정확도에 큰 영향을 미친다. 본 연구에서는 의미 검색 기술과 하이브리드 쿼리 전략을 활용한 '혼합 RAG' 방법을 제안하여 정보 검색 데이터셋에서 새로운 벤치마크를 달성하고, 질의 응답 데이터셋에서도 기존 방법을 크게 능가하는 성능을 보여준다.