싱글톤 패턴과 배치 처리를 적용한 BM25와 Multi-Vector Retriever 앙상블 RAG 시스템

이서준; 김동원; 김태형; 지도환; 박석훈; 이지현

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 이서준 (상명대학교) 김동원 (동신대학교) 김태형 (경희대학교) 지도환 (국립한밭대학교) 박석훈 (국민연금공단) 이지현 (이화여자대학교)

저널정보: 한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 2025년 한국컴퓨터정보학회 동계학술대회 논문집 제33권 1호

발행연도: 2025.1

수록면: 423 - 426 (4page)

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본 연구는 대규모 언어모델(LLM)의 한계 극복을 위한 Retrieval-Augmented Generation(RAG) 기술의 성능 개선 연구이다. BM25와 Multi-Vector Retriever를 결합한 하이브리드 검색시스템을 제안하고, Pre-retrieval branching flow pattern의 성능 최적화를 위해 싱글톤 패턴과 배치 처리를 도입하였다. 실험 결과, 전체 시스템의 응답 시간이 평균 62.5% 감소하는 성능 향상을 달성하였다.

#RAG #BM25 #Multi-Vector Retriever #Pre-retrieval Branching #싱글톤 패턴 #배치 처리

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