시맨틱 검색(semantic search)은 의미를 표현한 벡터(vector)로 관련 문서를 찾고, 하이브리드 검색(hybrid search)은 키워드 검색(keyword search)과 벡터 검색(vector search)을 함께 사용한다. 하이브리드 검색과 필터(filter)의 지원 여부는 저장소와 엔진별로 확인한다. 날짜, 소유권과 문서 유형 같은 메타데이터(metadata)를 일관되게 저장해야 필터를 올바르게 적용할 수 있다. 재순위화(reranking)는 이미 검색한 후보의 순서를 다시 정하므로, 후보에 없는 정답 문서를 새로 찾아 주지는 못한다. 질의 분해(query decomposition)는 복잡한 질문을 하위 질문으로 나누어 검색한 뒤 결과를 결합하는 방식으로, 호출 수와 지연이 늘 수 있다. 사용자 질문에서 생성한 검색 필터를 접근 권한의 근거로 사용해서는 안 된다.
적용 범위: 저장소·엔진별 필터와 검색 유형, API별 예시를 별도 확인한다.
공식 출처와 이어 읽기
용어 확인: 벡터(vector).