[팀네이버 컨퍼런스 DAN25] F-Solid: RAG에 최적화된 검색아키텍쳐 AI브리핑을 위해 만들어진 RAG용 검색기 - F-SOLID의 전반적인 아키텍쳐에 대해 설명합니다. 목차 AI를 위한 Unified 검색기 - AI를 위한 범용 Unified 검색기 의 필요성 - 현재 검색 시스템의 한계점 - F-Solid : AI 를 위한 새로운 검색 플랫폼 개발 프로젝트 대규모 자질을 효율적으로 색인하기 위한 파이프라인 - 대량의 문서 자질을 유통하기 위한 파이프라인 구성 - 자질 별 중요도를 고려한 우선순위 큐 - 문서 중요도를 고려한 색인 최적화 다층 Layer 기반 검색 구조 - 다층 Layer 기반 검색 구조 소개 - Base Ranker - Core Ranker - Blender 적합성 개선을 위한 LLM & 뉴럴 활용 - Learned Sparse Retrieval 기법인 SPLADE 적용 - 도메인에 종속되지 않는 범용 뉴럴 매칭 모델 적용 - LLM 기반 요약 문서와의 매칭 기술 도입 - 문서 내 이미지 및 동영상 콘텐츠에 대한 매칭 강화 - 질의 내 중요 텀 분류기 적용 F-SOLID 활용 사례 - 요구사항에 따라 정확도와 응답 속도 간의 균형을 조절한 맞춤형 검색 경험을 제공 - 버티컬 간 경계를 허문 통합 검색 경험 제공 - 최고 수준의 검색 품질을 표준화하여 제공 #DAN #DAN25 #TEAMNAVERCONFERENCE