What is HyDE (Hypothetical Document Embeddings, 가설 문서 임베딩)?

Abbreviation: HyDE

HyDE는 모델이 먼저 쿼리에 대한 가설적 답변을 생성한 다음, 그 답변을 검색용으로 임베딩하는(원시 쿼리를 임베딩하는 대신) 검색 기법입니다. 원본 문서와 표현이 매우 다른 쿼리에서 검색 품질을 향상시킵니다.

Detail

직관: 사용자 쿼리는 짧고 추상적이지만("환불 정책은 무엇입니까?"), 원본 문서는 길고 구체적입니다("환불은 30일 이내에 요청할 수 있습니다…"). 쿼리를 직접 임베딩하면 종종 문서를 놓칩니다. HyDE는 LLM에게 답변이 어떻게 보일지 생성하게 한 다음 그것을 임베딩합니다 — 이는 문서와 더 잘 일치합니다.

쿼리당 약간의 추가 LLM 호출 비용이 들지만 종종 간결한 쿼리에서 검색 재현율을 의미 있게 향상시킵니다.

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rag
retrieval
embedding