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#Rerank 5
2026
[LLM Wiki 19] RRF: 여러 검색 결과를 순위 기준으로 합치는 방법
RRF(Reciprocal Rank Fusion)의 개념, 계산 방식, hybrid search와 QMD에서의 역할, rerank와의 차이, 장단점과 한계를 설명한다.
#LLM Wiki #RRF #Reciprocal Rank Fusion #Hybrid Search #QMD #RAG #Rerank[LLM Wiki 18] QMD Structured Search: LLM Agent가 검색어를 직접 설계하는 방식
QMD structured search가 일반 query 검색과 어떻게 다르고, lex, vec, hyde typed query를 어떻게 실행해 RRF, chunk selection, rerank로 이어지는지 설명한다.
#LLM Wiki #QMD #Structured Search #RAG #MCP #RRF #Rerank[LLM Wiki 20] LLM은 어디에 쓰이는가: Query Expansion부터 Rerank와 답변 생성까지
검색형 LLM 시스템에서 LLM이 어디에 들어가고, 각 단계가 어떤 context를 보고 어떤 출력을 만드는지 QMD와 LLM Wiki 관점에서 깊게 정리한다.
#LLM Wiki #Local LLM #QMD #RAG #Query Expansion #Embedding #Rerank #HyDE[LLM Wiki 15] QMD 소스 레벨 분석: 로컬 Markdown 검색 엔진의 내부 구조
QMD GitHub README와 소스를 기준으로 collection, SQLite store, FTS/BM25, sqlite-vec, query expansion, RRF, local reranker, MCP server가 어떻게 연결되는지 분석한다.
#LLM Wiki #qmd #소스분석 #BM25 #Vector Search #Rerank #MCP[LLM Wiki 14] Rerank: 검색 후보를 다시 줄 세우는 기술
Rerank의 개념, 필요한 이유, 실제 검색 flow, 주요 컴포넌트, 한계와 평가 방법을 LLM Wiki 관점에서 도식 중심으로 설명한다.
#LLM Wiki #Rerank #Reranker #검색 #qmd #RAG