가중치
가장 자주 만지게 되는 설정입니다. 벡터와 키워드를 얼마나 믿을지죠.- 벡터 가중치(기본 0.60) 코사인 유사도. 의미 검색에 강합니다.
- 키워드 가중치(기본 0.40) 정확 매칭. 식별자에 강합니다.
결합
두 점수를 합치는 방식입니다.- Weighted(기본) 가중치로 점수를 섞습니다. 가중치 슬라이더가 그대로 반영됩니다.
- RRF 점수 대신 순위로 결합합니다. 점수 스케일 차이에 강하고, 벡터와 키워드 양쪽에서 꾸준히 상위에 드는 청크를 앞세웁니다.
최소 유사도
검색 결과에 들어오기 위한 합격선입니다. 청크마다 쿼리와 얼마나 비슷한지 유사도 점수가 매겨지는데, 최소 유사도보다 점수가 낮은 청크는 결과에서 제외됩니다. 기본값은 0입니다. 합격선이 없다는 뜻이라, 쿼리와 별로 관련 없는 청크도 Top k 개수를 채워서 돌아옵니다. 결과에 관련 없는 청크가 자꾸 섞여 들어오면 이 값을 조금씩 올려 보세요.재랭킹
리랭커가 검색 결과를 다시 채점해 더 관련 있는 청크를 위로 올립니다(기본은 끔). 품질 향상이 가장 큰 옵션이지만 200~500ms 지연이 더해집니다. 공급자에서 선택합니다.- 끔(기본)
- Cohere 재랭킹 모델은
rerank-v4.0/rerank-v3.5중에서 선택합니다. - Jina
jina-reranker-v2-base-multilingual/jina-reranker-v1-base-en중에서 선택합니다.