Semantic-Search

Sentence Transformers(SBERT)는 문장을 고정 크기 벡터로 변환해 의미적 유사도를 빠르게 계산할 수 있게 한다. 2019년 Reimers와 Gurevych가 제안했으며, BERT의 O(n²) 연산 문제를 샴 네트워크 구조로 해결했다. RAG, 의미 검색, 문장 클러스터링의 기반 기술이다.

ColBERT(2020)는 쿼리와 문서를 각각 토큰 단위 벡터로 인코딩하고, 검색 시 MaxSim 연산으로 유사도를 계산하는 Late Interaction 방식을 제안했다. Bi-Encoder의 속도와 Cross-Encoder의 정확도 사이 균형을 잡는다.

벡터 DB는 고차원 임베딩 벡터를 저장하고 근사 최근접 이웃(ANN) 검색을 빠르게 수행하는 데이터베이스다. Qdrant, pgvector, Pinecone 세 가지 대표 선택지의 구조, 인덱싱 알고리즘, 트레이드오프를 다룬다.

MTEB(Massive Text Embedding Benchmark)는 56개 데이터셋, 8개 태스크로 임베딩 모델을 종합 평가하는 벤치마크다. 모델 선택 시 전체 평균이 아니라 실제 사용 태스크와 언어에 맞는 점수를 봐야 한다.