RAGless: 질문-질문 매칭 기반 FAQ 검색 시스템

RAGless는 질문-질문(Question-to-Question) 매칭에 기반한 시맨틱 검색 시스템으로, 기존 RAG의 생성 단계를 제거하여 FAQ 시스템에 최적화된 구조를 제공합니다.

작동 원리

• 데이터 인입(Ingestion): LLM을 사용하여 각 답변당 3~5개의 질문 변형을 생성하고 각각 임베딩을 추출합니다.
• 쿼리 실행(Query time): 사용자 질문을 임베딩한 후, 가장 유사한 질문 변형(Top-K)을 검색합니다. 이후 answer_id별로 점수를 집계하여 가장 높은 점수를 받은 답변을 반환합니다.
• 임계값 로직: 최소 집계 점수(0.70)와 단일 히트 최고 점수(0.82)를 결합한 이중 게이트 방식을 사용하여 미검색(False Negative)을 방지합니다.

주요 특징

• RAG vs RAGless: 기존 RAG가 문서 청크를 검색 후 LLM이 답변을 생성하는 방식이라면, RAGless는 미리 생성된 질문 변형을 검색하여 준비된 답변을 즉시 반환합니다.
• 정밀도 향상: 문서 단위가 아닌 질문 단위로 작동하므로, 답변 범위가 정해진 폐쇄형(Closed-domain) FAQ 환경에서 높은 정밀도를 보입니다.
• 대상: 생성형 Q&A가 아닌, 정해진 답변 공간을 가진 FAQ 시스템을 구축하려는 엔지니어 및 연구자에게 적합합니다.