Hyungi Ahn
161ff18a31
feat(search): Phase 0.5 RRF fusion + 강한 신호 boost
...
기존 weighted-sum merge를 Reciprocal Rank Fusion으로 교체.
정확 키워드 매치에서 RRF가 평탄화되는 문제는 boost로 보완.
신규 모듈 app/services/search_fusion.py:
- FusionStrategy ABC
- LegacyWeightedSum : 기존 _merge_results 동작 (A/B 비교용)
- RRFOnly : 순수 RRF, k=60
- RRFWithBoost : RRF + title/tags/법령조문/high-text-score boost (default)
- normalize_display_scores: SearchResult.score를 [0..1] 랭크 기반 정규화
(프론트엔드가 score*100을 % 표시하므로 RRF 원본 점수 노출 시 표시 깨짐)
search.py:
- ?fusion=legacy|rrf|rrf_boost 파라미터 (default rrf_boost)
- _merge_results 제거 (LegacyWeightedSum에 흡수)
- pre-fusion confidence: hybrid는 raw text/vector 신호로 계산
(fused score는 fusion 전략마다 스케일이 달라 일관 비교 불가)
- timing에 fusion_ms 추가
- debug notes에 fusion 전략 표시
telemetry:
- compute_confidence_hybrid(text_results, vector_results) 헬퍼
- record_search_event에 confidence override 파라미터
run_eval.py:
- --fusion CLI 옵션, call_search 쿼리 파라미터에 전달
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com >
2026-04-07 08:58:33 +09:00
Hyungi Ahn
8490cfed10
test(search): Phase 0.2 평가셋 + 평가 스크립트
...
22개 쿼리(6개 카테고리)와 Recall/MRR/NDCG@10 + latency p50/p95
측정 스크립트 추가. wiggly-weaving-puppy 플랜 Phase 0.2 산출물.
- queries.yaml: 정확키워드/한국어자연어/crosslingual/뉴스/실패 케이스
실제 코퍼스(2026-04-07, 753 docs) 기반 정답 doc_id 매핑
- run_eval.py: 단일 평가 + A/B 비교 모드, CSV 저장
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com >
2026-04-07 08:19:38 +09:00
