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[Feature] RAG 하이브리드 검색 #8
Description
개요
report_worker(05)와 chatbot이 함수 호출로 공유하는 검색 모듈
약관, 후유장해 분류, 판례/분쟁, 의료 칼럼 기반 하이브리드 검색 => ranked chunks와 citations를 반환
구현 범위
- 쿼리 라우터 — namespace 조합·top-k 결정, 비신체보험은 범위 외 안내
- trigram 오타보정 — search_terms(pg_trgm), similarity > 0.4로 정규 용어 치환
- tsvector 키워드 검색
- pgvector 벡터 검색 — 임베딩(1024d)은 core.ai_client.embed 사용
- tsvector·벡터 병렬 실행(asyncio.gather)
- RRF 통합 — score = Σ 1/(60 + rank), namespace별 가중치
- 메타데이터 역추적 — 조항번호·별표·출처 URL → citations
- 공개 API:
search(query, insurance_type, namespaces, top_k) -> RagResult
(Chunk/Citation/RagResult 형태 = docs/contracts.md §5) - 단위 테스트(오타보정·RRF 재순위·인용 역추적·namespace 라우팅)
주의 사항
- 임베딩 차원 1024 고정 — 인덱스와 불일치 시 검색이 조용히 망가짐
- 임베딩/LLM 모델 미정 → ai_client(config)로만 호출, 모델명 하드코딩 금지
- 색인(ingestion)과 질의 임베딩은 동일 모델 — 모델 변경 시 전체 재색인 필요
- 임베딩 실패 시 degrade(키워드 검색만) + 경고 로깅, 완전 실패 회피
- 상수 명명: RRF_K=60, SIMILARITY_THRESHOLD=0.4, EMBEDDING_DIM=1024
- DB 인덱스(HNSW·pg_trgm·tsvector) 마이그레이션 선행 필요(core/platform 의존)
- 비신체보험(자동차·화재 등) 쿼리는 빈 결과 + 범위 외 사유 반환
Metadata
Metadata
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Projects
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Activity
Merge pull request #28 from SM17-YoonDongJu/8-feature-rag-하이브리드-검색