Tag: reranker

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• 한국어 RAG 벤치마크 결론: 모델을 키우기 전에 파이프라인을 먼저 봐야 했다

  1 Jun, 2026

  한국어 RAG 벤치마크 종합 — 같은 GPT-5.4로 파이프라인만 맞추면 accuracy 0.827로 10배 비싼 모델(+6.0pp)을 이긴다. 0.6B 한국어 리랭커가 4B SOTA를 +1.83pp. 리랭커가 지배 축. 7개 핵심 발견과 운영 권장 파이프라인을 한 문서로 정리한다.

• 단변량 1등을 쌓아도 최적 조합이 아니었다 — 한국어 RAG 384 전수 탐색

  1 Jun, 2026

  한국어 RAG Pre×Retrieval×Reranker 384개 조합 전수 채점 — 단변량 e2e judge 4위였던 query2doc이 jina-reranker-m0와 만나 전체 1위(judge 4.067/acc 0.827)가 됐다. 검색 MRR 1위와 답변 품질 1위는 달랐다. 축 상호작용 때문에 전수 탐색이 필요했다.

• 0.6B 한국어 Reranker가 4B SOTA를 이긴 이유 — 한국어 RAG 재순위화 25종 비교

  1 Jun, 2026

  한국어 RAG 리랭커 25종 단변량 비교 — 0.6B 한국어 fine-tune(dragonkue/bge-reranker-v2-m3-ko) MRR 0.7697로, 6.7배 큰 2025 SOTA Qwen3-Reranker-4B(0.7514)를 +1.83pp 앞섰다. Reranker는 RAG에서 가장 큰 단일 축이었다.

• 한국어 RAG 벤치마크: 300문항으로 파이프라인 전체를 다시 쪼개 본 이유

  1 Jun, 2026

  한국어 RAG 파이프라인을 6단계로 쪼개고 384개 조합을 전수 비교한 벤치마크의 설계·데이터셋·평가 규칙. 300 Q&A × 58 PDF × 5 도메인, 46개 생성 모델(오픈 27 + 클로즈 19), 4지표 LLM-as-Judge, 약 120만 회 LLM 호출.