LLM을 활용한 의미 기반 검색 시스템 자료구조 연구
·
카테고리 없음
1. 연구 주제 및 필요성1.1 연구 배경 및 주제 선정최근 LLM (Large Language Model) 발전으로 인해, 자연어 질의에 대한 응답 시스템에서의 정보 검색 구조의 중요성이 더욱 부각되고 있습니다. 특히 LLM이 실제로 문장을 생성하기 위해서는 관련성이 높은 문서를 질의에 맞춰 정확히 검색해내는 것이 핵심인데, 이때 사용되는 검색기의 효율성과 정확도가 전체 시스템의 성능에 직결됩니다.그러나 전통적인 키워드 검색 방식은 주로 dict[str, list[int]] 형태의 역색인(Inverted Index) 자료구조를 기반으로 하며, 질의에 포함된 단어와 정확히 일치하는 문서만을 반환합니다. 이 방식은 "하와이 여행 팁"이라는 질의가 "마우이 여행 조언"과 의미는 유사하지만 키워드가 다르면 검..