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#재정렬기
2개의 포스트
AI 실험재정렬기reranker
2026.10.27‘299억’을 고른 재정렬기 — 재정렬기 15종·로컬 LLM·질의 고쳐 쓰기로 정한 사실탐색기 검색 설계
1편에서 고른 임베딩 KURE-v3 위에 무엇을 더 얹어야 할지 정하려고, 재정렬기 15종과 로컬 LLM 두 개, 질의 고쳐 쓰기, 문단에 제목 붙이기를 같은 부산 시험지로 쟀습니다. 재정렬기는 근거·술어 찾기를 올렸지만 주어 찾기는 대부분 깎았습니다. 작은 재정렬기는 '순천만 박람회 경제적 효과'에 대상 이름 대신 '299억'을 골랐습니다. 지시문 한 줄이 이 어긋남을 고쳤고, 값 가르기까지 거의 완벽하게 만들었습니다. 근거 찾기의 가장 큰 개선은 재정렬이 아니라 제목 붙이기였고, '기록에 없음'은 어떤 점수로도 잘 걸러지지 않았습니다. 프로덕트에 무엇을 넣을지 설치 환경별로 정리했습니다.
코어닷투데이39분
특집유사도자카드
2026.10.27‘비슷하다’는 네 가지 질문이다 — 알프스 꽃밭의 자카드에서 2026년 한국어 사실탐색기까지, 유사도 125년
2026년 10월, 코어닷투데이 사실탐색기는 부산 조례 부칙의 '1981년 1월 1일부터 시행'과 '1984년 1월 1일부터 시행'을 같은 값으로 묶었습니다. 두 문장이 71% 비슷하다는 계산 때문이었습니다. 이 글은 '비슷하다'를 재는 기술이 왜 생겨났는지부터 시작합니다. 1901년 알프스 식물 목록을 비교한 자카드, 인구조사 이름을 소리로 묶은 사운덱스, 단어를 벡터로 바꾼 설턴과 IDF의 스파크 존스, 뜻을 좌표로 만든 임베딩까지요. 그리고 같은 기술이 한국어 공적 기록 앞에서 어디서 미끄러지는지, 2026년 임베딩 14종 실측과 최신 논문으로 따라갑니다. 결론은 하나입니다. '비슷하다'는 같은 대상·같은 값·같은 사건·비슷한 사안이라는 네 가지 다른 질문이고, 질문마다 도구가 다릅니다.
코어닷투데이96분