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2개의 포스트
'지난달 글'은 누가 계산하나 — 시간 표현과 검색, 계산하게 할 것인가 고르게 할 것인가 (한국어 검색 스택 11편)
8편에서 '2026년 4월에 올라온 RAG 글'은 정규식 몇 줄로 풀렸습니다. 날짜가 숫자로 적혀 있었기 때문입니다. 그런데 사람은 그렇게 묻지 않습니다. '지난달 RAG 글', '올봄에 쓴 보안 글', '도커 첫걸음 시리즈가 나온 다음에 쓴 Git 글'. 이 글은 오늘을 2026년 10월 14일로 고정하고 이런 질문 38개로, 시간 표현을 날짜 범위로 바꾸는 일을 누구에게 맡겨야 하는지 쟀습니다. 정규식은 하나도 읽지 못했습니다. 로컬 LLM은 날짜를 직접 계산해 nDCG@10 0.735까지 올렸지만 '두 달 전'을 하루짜리 날짜로 읽어 결과가 텅 빈 질문을 만들었습니다. Jev에게 글마다 날짜를 판정시키면 '지난달'은 완벽했지만 '지난 분기'는 56%였습니다. 같은 Jev가 코드가 펼쳐 준 기간 후보 20개 중에서 고르게 하자 26개를 전부 맞혔고, 사건 기준 질문은 검색이 기준 글을 찾게 한 설계가 0.832로 상한선(0.851)에 다가갔습니다. 계산은 코드가, 판단은 Jev가, 찾기는 검색이. Jev 2,627회 호출에 0.06달러. 인터랙티브 4개와 삽화 7장.
임베딩 다섯과 판정 모델 하나 — TypeSafe Jev를 한국어 검색 파이프라인에 세워 보다 (한국어 검색 스택 6편)
지난 특집에서 TypeSafe의 Jev를 '글자를 포기한 모델'이라고 소개했습니다. 벡터도 문장도 내놓지 않고, 상태와 질문을 받아 확률이 붙은 결정만 돌려주는 모델입니다. 그렇다면 임베딩 모델과 비교할 수 있을까요? 같은 자리에 놓으면 안 됩니다. 임베딩은 '문서 100만 개 중 어디를 볼까'를 정하고, Jev는 '이 열 장 중 어느 것이 답인가'를 판정합니다. 이 글은 그 자리를 정확히 나눈 뒤, 1~5편의 한국어 코퍼스(589건, 질문 85개)로 Jev를 검색 파이프라인의 세 자리에 세워 실측했습니다. 리랭커로는 8B 임베딩의 상위 10개를 0.889에서 0.929로 올렸고(같은 자리에서 568M 크로스 인코더는 0.864로 떨어뜨렸습니다), 한국어 지시문이 영어보다 조금 더 좋았고, 확률은 대체로 보정돼 있었고, 4,213번 호출에 0.16달러가 들었습니다. 반면 카테고리 분류에서는 임베딩 이웃 투표가 이겼습니다. 인터랙티브 5개와 삽화 10장.