HyDE란

💡 HyDE란?

**HyDE (Hypothetical Document Embeddings)**는 OpenAI가 제안한 기법으로,
**"질문(query)에 대한 실제 문서를 생성하고, 그 문서의 임베딩을 기반으로 검색을 수행하는 방식"**입니다.

📌 HyDE의 핵심 아이디어

일반적인 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 시스템에서는 다음과 같은 흐름을 가집니다:

질문 → 임베딩 → 벡터 DB에서 유사 문서 검색 → LLM에 전달

하지만 이 경우, 짧고 불완전한 질문은 검색 성능이 낮을 수 있습니다.

HyDE는 여기에 한 단계를 더 추가합니다:

질문 → LLM이 "가상의 답변(Hypothetical Answer)" 생성
        ↓
    이 가상의 문서(또는 답변)를 벡터화
        ↓
    이 임베딩을 이용해 벡터 DB에서 유사 문서 검색
        ↓
    검색된 문서를 실제 LLM 응답에 활용

즉, **"좋은 질문이 아니면, 먼저 좋은 답을 상상해서 문서를 찾자"**는 접근이에요.

🔄 HyDE vs 일반 RAG

🛠️ HyDE의 구성 요소

1. Query: 사용자 질문
2. LLM: 가상의 문서(또는 답변)를 생성 (예: "이 질문에 대한 문서를 하나 만들어줘")
3. Embedding Model: 생성된 문서를 벡터화
4. Vector DB: 이 벡터로 실제 문서 검색
5. LLM 응답 생성: 검색된 문서를 바탕으로 실제 답변 생성

📍 HyDE의 실제 사용 예 (예시)

질문: "쿠버네티스에서 파드는 어떻게 스케일링되나요?"

HyDE는 먼저 LLM을 이용해 다음과 같은 가상 문서를 생성합니다:

"쿠버네티스에서 파드는 Horizontal Pod Autoscaler(HPA)를 통해 자동 스케일링됩니다..."

→ 이 가상 문서를 임베딩해서 관련 문서를 벡터 DB에서 검색
→ 더 정확하고 풍부한 정보가 담긴 답변 생성 가능

🤖 HyDE는 어디에 사용되는가?

• Retrieval + Generation 구조를 갖춘 챗봇
• 모호하거나 짧은 질문이 자주 들어오는 QA 시스템
• 사내 문서 검색 및 질문응답 시스템
• PR 리뷰 보조 AI, 코드베이스 질문 답변 등

🧠 HyDE가 유효한 이유

LLM은 "이런 질문이면 아마 이런 문서가 있겠지?" 하는 사전 지식 기반의 추론이 가능하기 때문에,
HyDE는 이를 활용해 검색의 정확도를 보완하는 구조입니다.