의미 체계 순위란?
의미 체계 순위는 검색 결과의 순위를 향상시키는 것을 목표로 하는 Azure AI Search 내의 기능입니다. 의미 체계 순위는 언어 이해를 사용하여 원래 쿼리의 컨텍스트와 보다 정확하게 일치시켜 검색 결과의 순위를 향상시킵니다.
BM25 순위 함수
Azure AI Search는 기본적으로 BM25 순위 함수를 사용합니다. BM25 순위 함수는 검색 용어가 문서 내에 나타나는 빈도에 따라 검색 결과의 순위를 지정합니다. 검색어 포함 빈도가 높은 문서가 가장 관련성이 높을 때가 많기 때문에 BM25 순위 함수를 통해 우수한 순위 결과를 얻을 수 있는 경우가 많지만, 항상 그런 것은 아닙니다. BM25 순위는 쿼리의 의미 체계에 어떤 관련성도 두지 않으며 언어 이해를 추가함으로써 순위가 향상될 수 있습니다.
의미 체계 순위 지정
의미 체계 순위에는 두 가지 함수가 있습니다. 언어 이해에 따라 쿼리 결과의 순위를 개선하고 결과에 캡션 및 답변을 제공하여 쿼리에 대한 응답을 향상시킵니다.
의미 체계 순위는 BM25 순위를 사용하고, 원래 BM25 순위를 언어 이해 모델과 결합하여 쿼리의 컨텍스트와 의미를 추출해 새 관련성 점수를 계산합니다.
의미 체계 캡션 및 답변
의미 체계 캡션 및 답변은 순위가 매겨진 검색 결과와 함께 추가 결과를 제공합니다. 결과에 대한 사용자의 이해를 높이기 위해 이를 표시할 수 있습니다.
의미 체계 캡션은 문서에서 요약 문장을 축어적으로 추출하고 요약 문장에서 가장 관련성이 높은 텍스트를 강조 표시합니다.
의미 체계 답변은 질문에 대한 답변을 제공하는 의미 체계 순위의 선택적 추가 기능입니다. 검색 쿼리가 질문인 것으로 확인되며 검색 결과에 관련 답변으로 보이는 텍스트가 포함된 경우 의미 체계 답변이 반환됩니다.
의미 체계 순위 작동 방식
의미 체계 순위는 BM25 순위 결과에서 상위 50개 결과를 가져옵니다. 결과는 의미 체계 구성에서 정의한 대로 여러 필드로 분할됩니다. 필드는 텍스트 문자열로 변환되고 256개의 고유한 토큰으로 잘립니다. 토큰은 문서의 단어 하나와 거의 동일합니다.
문자열이 준비되면 기계 읽기 이해 모델에 전달되어 쿼리와 가장 일치하는 구 및 문장을 찾습니다. 이 요약 구의 결과는 의미 체계 캡션입니다(또한 선택 사항에 따라 의미 체계 답변).
이제 의미 체계 캡션은 캡션의 의미 체계 관련성을 기준으로 순위가 지정됩니다. 그런 다음 결과가 관련성의 내림차순으로 반환됩니다.
의미 체계 순위 기능
AI Search의 기능에 대한 개요는 다음 비디오를 참조하세요.
의미 체계 순위 이점
의미 체계 순위는 기존 검색 결과에 비해 두 가지 주요 장점을 가집니다.
- 의미 체계 순위는 원래 쿼리의 의미 체계와 더 밀접하게 일치하도록 결과의 순위를 지정할 수 있습니다. 이렇게 하면 가장 유용한 문서가 검색 결과의 맨 위에 나타날 가능성이 높아질 수 있습니다.
- 의미 체계 순위는 결과 내에서 문자열을 찾아 검색 결과 페이지에서 캡션으로 렌더링하고 질문에 대한 답변을 제공할 수 있습니다.
의미 체계 순위 제한 사항
의미 체계 순위는 BM25 순위 함수에서 반환된 결과에 적용됩니다. 의미 체계 순위는 BM25 순위 함수에서 제공하는 결과의 순위를 다시 지정할 수 있지만 BM25 순위 함수에서 반환되지 않은 추가 문서는 제공하지 않습니다.
의미 체계 순위는 BM25 순위 함수의 상위 50개 결과를 사용합니다. 50개가 넘는 결과가 반환되면 상위 50개 결과만 반영됩니다.
의미 체계 순위 가격 책정
한 달에 최대 1,000개의 의미 체계 순위 쿼리를 무료로 사용할 수 있습니다.
한 달에 1,000개가 넘는 쿼리를 사용하려면 표준 가격 책정을 선택해야 합니다. 표준 가격 책정의 비용은 검색량, 검색 유형, 검색 지역을 기반으로 합니다.
의미 체계 순위 가격 책정에 대한 자세한 내용은 Azure AI Search 가격 책정을 참조 하세요.