벡터 검색 기반의 하이브리드 검색을 구축해본 경험이 있으신가요? 구체적인 사례를 말씀해 주세요.

하이브리드가 아닌 재랭킹(Re-ranking) 방식을 선택하는 상황도 있다고 생각합니다. 벡터 검색으로 후보를 먼저 뽑고, 더 복잡한 모델로 최종 순위를 재조정하는 방식은 벡터 검색의 속도를 유지하면서 정확도를 높이는 방향입니다. Cross-encoder처럼 쿼리와 문서를 같이 보는 모델이 재랭킹에 자주 쓰이는데, bi-encoder 방식보다 맥락을 더 잘 이해하지만 처리 속도가 느리다는 트레이드오프가 있습니다.

검색 결과의 다양성보다 최상위 결과의 정확도가 더 중요한 경우에 재랭킹이 잘 맞는 접근이라고 생각합니다. 후보 수를 줄인 후 비싼 모델을 쓰는 방식이 전체 속도를 유지하면서 품질을 높이는 실용적인 방법입니다. 두 접근 모두 상황에 따라 합리적이고, 어떤 문제를 해결하려는지가 선택의 기준이 됩니다.

Cross-encoder가 재랭킹 레이어의 대표적인 선택지입니다.