ReRanker - 재평가자

ReRanker

비교적 최신에 등장한 컴포넌트로, RAG의 성능을 강화하기 위한 컴포넌트입니다.

ReRanker는 검색의 마지막 단계에서 수행되며, Retriever로 검색된 결과 내용을 다시 평가하여 좀 더 정확한 응답내용을 반환하기 위해 사용합니다.

즉, Retriever가 벡터 스토어에서 빠르게 내용을 검색해 오면, ReRnaker는 이 검색내용을 평가하여 순위를 부여하는 역할을 합니다.

ReRanker 동작 원리

1. Retriever로부터 초기 검색 결과를 입력

2. 쿼리와 각 후보 문서를 쌍으로 결합

3. 복잡한 모델(주로 트랜스포머 기반)을 사용하여 각 쿼리-문서 쌍의 관련성을 평가

4. 평가 결과에 따라 문서들의 순위를 재조정

5. 최종적으로 재순위화된 결과를 출력