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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
박천음 (국립한밭대학교) 김민상 (SK Telecom) 김현 (한국전자통신연구원)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회지 정보과학회지 제43권 제2호(통권 제429호)
발행연도
2025.2
수록면
40 - 50 (11page)

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최근 Large Language Model (LLM)과 Retrieval-Augmented Generation (RAG)에 기반한 AI 서비스의 확산으로 검색 모델(retriever)에 대한 관심이 다시 높아지고 있다. 검색 모델의 연구로는 sparse retrieval부터 최근 dense retrieval까지 많은 접근법과 문제 해결 방법이 있으며, 이는 여러 소프트웨어 애플리케이션에 적용되어 사용자에게 편의를 제공한다. 또한 검색 모델의 성능을 평가하기 위한 벤치마크의 종류도 다양해져 검색 모델연구의 중요성도 커지고 있다. 본 논문에서는 최신 뉴럴검색 모델(neural retriever)의 여러 접근법에 대하여 소개한다. 뉴럴 검색 모델은 딥러닝(deep learning)에 기반한 방법이며, 이는 single-vector retriever, multi-vector retriever, generative retriever 등 다양한 유형으로 연구되었다.

목차

요약
1. 서론
2. 단일 벡터 검색
3. 다중 벡터 검색
4. 생성형 검색 모델
5. 검색 모델 벤치마크
6. 결론
참고문헌

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