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에이전트 시대의 AI 시스템 설계
쿼리 확장이 사용자의 질문에 담긴 의도나 뉘앙스를 제대로 보존하지 못할 수 있다는 점도 유
념해야 한다. 페르시아 왕에 관해 질문하는 사용자는 그 왕이 스키타이인이나 인도인과 맺은
동맹에는 관심이 없을 수 있다. 하지만 기초 모델이 그런 정보를 추가해서 쿼리를 확장한다면,
페르시아에서 멀리 떨어진 곳에서의 전투에 관한 문구가 포함된 답변이 만들어질 것이다. 상황
에 따라서는 이러한 의도 변화 때문에 모델이 오작동을 일으킬 수도 있다.
그래프
RAG
역시 항상 잘 작동하지는 않는다. 특히 유관 청크들을 식별하는 방식에서 오류가
있을 수 있다. 설계가 부실한 솔루션은 서로 충돌하는 정보나 문서의 이전 버전을 가져올 수 있
다는 점을 유념해야 한다.
4.1.5
참고문헌
HyDE
는 검색 대상 콘텐츠가 질문 자체와는 일치하지 않지만 그에 대한 가상 답변과는 일
치할 때(비록 그 가상 답변이 틀렸더라도 ) 검색 성능을 개선하는 한 방법으로서 가오
Gao
등
이
2022
년에 처음 소개했다 (
https
://
arxiv
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00247
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Song
과 정
Zheng
은
LLM
이 등장하면서 쿼리 확장, 분해, 중의성 해소, 추상화
abstraction
로