화요일 오전, 현장에서 전화가 왔다

"RAG 시스템에 'OEE 계산 방법' 물어봤더니 엉뚱한 답이 나와."

확인해보니 이런 상황이다:

왜 이런 일이 발생할까?

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의미 검색의 치명적 약점

임베딩 모델은 의미적 유사성을 잘 잡는다. 하지만 정확한 키워드 매칭에는 약하다.

제조 현장은 코드, 규격, 약어 투성이다. 의미 검색만으로는 절대 부족하다.

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키워드 검색(BM25)의 강점과 한계

반대로 BM25 키워드 검색을 써보면:

BM25는 정확한 단어는 잘 찾지만, 동의어와 문맥을 모른다.

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Hybrid Search: 둘을 합친다

쿼리 유형	BM25	Semantic	Hybrid
"OEE 계산"	O (정확 매칭)	△ (의미만)	O
"설비 효율성 측정"	△ (단어 부분 매칭)	O (의미 이해)	O
"E-4521 에러"	O (코드 매칭)	X (일반화)	O
"장비 고장 원인 분석"	X (동의어 부재)	O	O
"스핀들 오버히트"	O (직접 매칭)	O	O
"주축 과열"	X (동의어)	O	O
"ISO 14001"	O	X	O
"환경 관리 체계"	X	O	O

Hybrid = 키워드 검색의 정확성 + 의미 검색의 이해력

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이번 Day에서 배울 것

오늘이 끝나면:

• BM25 알고리즘의 수학적 원리를 이해한다
• Score Fusion과 RRF 두 가지 결합 방법을 구현할 수 있다
• Query Expansion과 HyDE로 검색을 더 확장할 수 있다
• 제조 도메인에 최적화된 Hybrid Search를 만든다

시작하자.