궁금한 것을 인터넷에서 검색할 때, 가장 위에 나오는 결과가 진짜 제일 정확한 답인 경우가 많죠? 이건 마치 명탐정이 범인을 찾아내듯, 검색 시스템이 수많은 정보 중에서 가장 적절한 정보를 찾아주는 과정이에요.
그런데 가끔은 검색 결과가 영 시원찮을 때도 있죠? 예를 들어 "맛있는 라면 레시피"라고 검색했는데, 라면 회사의 광고만 잔뜩 나오거나 엉뚱한 정보가 나올 때 말이에요. 이때 등장하는 것이 바로 Reranker입니다!
Reranker는 이름 그대로 "다시 순서를 매기는 것"이에요. 처음 검색된 결과들을 한 번 더 꼼꼼히 살펴보고, 질문에 진짜로 가장 잘 맞는 정보를 맨 위로 다시 올려주는 역할을 한답니다. 마치 명탐정이 여러 용의자들 중에서 진짜 범인을 다시 한번 정확하게 지목하는 것과 같아요.
🧐 Reranker가 더 똑똑한 이유: Cross-encoder
우리가 궁금한 질문과 인터넷에 있는 수많은 **문서(정보)**가 얼마나 비슷한지 알아내는 방법은 여러 가지가 있어요.
- 일반적인 방법 (Bi-encoder): 이건 마치 질문과 문서를 각각 따로따로 보고 "음, 질문은 이 정도고, 문서는 이 정도네. 둘이 얼마나 비슷할까?" 하고 대략적으로 비교하는 것과 같아요. 빨리 비교할 수 있지만, 아주 세밀하게는 비교하기 어렵죠. 그래서 처음에는 얼추 비슷한 정보들을 많이 찾아낼 수 있어요.
- Reranker의 똑똑한 방법 (Cross-encoder): Reranker는 좀 더 똑똑하게 질문과 문서를 한꺼번에 보고 **"질문과 이 문서가 합쳐졌을 때 얼마나 말이 잘 통하는가?"**를 직접적으로 따져봐요.상상해 보세요. 친구에게 "오늘 점심 뭐 먹지?"라고 물었는데, 친구가 "김밥이 맛있어"라고 대답했다고 해봐요. 이때 Reranker는 "오늘 점심 뭐 먹지?"라는 질문과 "김밥이 맛있어"라는 대답을 하나로 묶어서 "어? 둘이 같이 있으니 정말 자연스럽게 대화가 되네! 아주 잘 어울려!"라고 판단하는 거예요.이렇게 질문과 문서를 하나의 덩어리로 만들어서 비교하면, 훨씬 더 정확하게 둘 사이의 **'진짜 의미적인 유사성'**을 파악할 수 있어요. 그래서 Reranker가 고른 정보가 훨씬 더 정확하답니다!
💸 왜 바로 Reranker를 쓰지 않을까요?
Cross-encoder 방식이 그렇게 똑똑하면, 처음부터 Reranker로 모든 정보를 검색하면 좋지 않을까요? 안타깝게도 여기에는 큰 비용 문제가 있어요.
세상에는 정말 셀 수 없이 많은 정보(문서)들이 있잖아요? 만약 우리가 "맛있는 라면 레시피"를 검색했을 때, Reranker가 세상의 모든 문서와 질문을 하나하나 묶어서 비교하려면 시간이 너무 오래 걸리고 컴퓨터 자원도 엄청나게 많이 들 거예요. 마치 운동회에서 수많은 학생들을 일일이 짝지어 달리기를 시키는 것과 비슷하죠. 너무 비효율적이에요!
그래서 똑똑한 검색 시스템들은 이렇게 해요.
- 1차 검색 (일반적인 벡터 검색): 먼저 빠르게 대충 비슷한 정보들을 많이 찾아내요. 아까 이야기했던 Bi-encoder 방식으로, 대략적으로 비슷한 정보들을 우르르 가져오는 거죠. (예: 라면 레시피에 대한 100만 개의 문서 중 1000개 정도를 빠르게 뽑아냄)
- 2차 재정렬 (Reranker 활용): 그리고 나서, 1차로 뽑아낸 몇 안 되는 정보들만 가지고 Reranker가 다시 꼼꼼하게 비교하는 거예요. "이 1000개의 문서 중에서 내 질문에 진짜로 가장 잘 맞는 건 뭘까?" 하고 아주 정교하게 순서를 다시 매기는 거죠. (예: 뽑아낸 1000개 중에서 진짜 맛있는 라면 레시피 50개만 골라내서 순위를 다시 정함)
이렇게 하면 처음부터 모든 정보를 Reranker로 비교할 필요가 없으니 시간과 비용을 훨씬 절약할 수 있으면서도, 정확한 검색 결과를 얻을 수 있게 된답니다!
이제 Reranker가 왜 똑똑한 명탐정인지, 그리고 왜 이렇게 두 단계로 검색하는지 이해가 되었나요?
이처럼 Reranker는 단순한 검색을 넘어서, AI가 정보를 "더 정확하게 이해하고, 더 잘 전달하도록" 도와주는 핵심 기술이에요. 요즘처럼 기업들이 내부 데이터나 문서를 바탕으로 AI 챗봇이나 검색 시스템을 만들고자 할 때, 단순한 검색만으로는 원하는 답변을 얻기 어렵고, 정확도도 떨어지는 경우가 많잖아요.
그래서 나두AI는 이런 문제를 해결하기 위해 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 구조에 Reranker 같은 기술을 접목해, 조직 내부의 수많은 문서 중에서 진짜 중요한 답변을 뽑아주는 구조를 만들고 있어요.
사내 위키, 정책 문서, 고객 상담 내역처럼 흩어진 지식 속에서 “정답에 가까운 문장”을 찾아내고, 사용자 질문에 맞게 재구성하는 데 Reranker는 핵심적인 역할을 하게 됩니다.
앞으로 AI를 업무에 도입하고자 한다면, 단순히 챗봇을 띄우는 것에서 끝나는 것이 아니라, 그 챗봇이 정확한 정보를 ‘판단’하고 ‘정렬’할 수 있는 능력을 갖추는 것이 훨씬 더 중요해질 것입니다. 이런 의미에서 Reranker가 준비되어 있는 나두AI를 함 써보시는 거 어떠세요?
