문서를 한 점으로 누르지 않는다 — KURE-v2와 한국어 late interaction 검색 (RAG 특집 7편)
154M 파라미터짜리 한국어 검색 모델이 MTEB 한국어 검색 9과제 평균에서 7.6B·27B 단일 벡터 모델을 앞섰다. 비결은 크기가 아니라 비교 방식이다. 문서 전체를 벡터 하나로 누르는 대신 토큰마다 128차원 벡터를 남겨 두고, 질의 토큰마다 가장 잘 맞는 문서 토큰을 찾아 더한다(MaxSim). 2026년 8월 29일 공개된 KURE-v2는 이 late interaction 방식을 한국어·영어에 적용한 첫 본격 모델이다. 이 특집은 단일 벡터가 무엇을 잃는지, 조사·형태소·영한 혼용이 많은 한국어에서 토큰 단위 비교가 왜 유리할 수 있는지, 평균 1위 뒤에 숨은 과제별 승패, 문서마다 벡터 수백 개를 저장하는 대가와 그것을 1.7GB로 줄이는 법, 그리고 Qwen3 임베딩과 공정하게 비교하는 실험 설계를 위젯 5종으로 따라간다. 결론은 3편과 같다 — 기본은 하이브리드, late interaction은 고가치 한국어 질의에만.
