안녕하세요, 저는 HolySheep AI 기술 문서팀의 개발자입니다. 오늘은 LlamaIndex의 쿼리 엔진을 사용하여 혼합 검색(Hybrid Search)과 재순위화(Reranking)를 구현하는 방법을 초보자도 이해할 수 있도록 단계별로 안내드리겠습니다.

이 튜토리얼을 마치면, 의미론적 검색과 키워드 검색을 결합하여 더 정확한 결과를 얻는 시스템을 구축할 수 있게 됩니다. 실제 개발 환경에서 바로 사용할 수 있는 완전한 코드 예제와 함께 설명하겠습니다.

1. 혼합 검색과 재순위화가 왜 필요한가?

传统的检索方法有两种：키워드 검색과 의미론적 검색입니다. 각각의 장단점을 이해하면 왜 둘을 결합해야 하는지 자연스럽게 알게 됩니다.

키워드 검색 (BM25)

의미론적 검색 (Vector Search)

혼합 검색의 장점

두 접근 방식을 결합하면 각각의 약점을 보완합니다. HolySheep AI에서는 이 두 방법을 단일 API 호출로 조합할 수 있어, 별도의 인프라 구축 없이도 고성능 검색 시스템을 구현할 수 있습니다.

2. 사전 준비 사항

시작하기 전에 다음을 준비해주세요. 이 튜토리얼은 지금 가입하여 HolySheep AI API 키를 발급받은 후 진행하는 것을 전제로 합니다.

필수 환경

설치할 패키지

터미널에서 다음 명령어를 순서대로 실행해주세요. 각 설치가 완료될 때까지 기다려주세요.

pip install llama-index llama-index-postprocessor-cohere-rerank openai tiktoken requests

[화면 안내] 설치가 완료되면, 다음과 같은 성공 메시지가 표시됩니다: Successfully installed llama-index-0.10.x

3. HolySheep AI API 설정

먼저 HolySheep AI를 LlamaIndex에 연결하는 기본 설정을 완료하겠습니다. HolySheep AI는 전 세계 开发자를 위해 최적화된 API 게이트웨이이며, 海外 신용카드 없이도 로컬 결제가 가능합니다.

import os
from llama_index.core import Settings
from llama_index.embeddings.openai import OpenAIEmbedding
from llama_index.llms.openai import OpenAI


HolySheep AI API 키 설정

os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
os.environ["OPENAI_API_BASE"] = "https://api.holysheep.ai/v1"


LLM 설정 — Claude Sonnet 4.5 사용 시


비용: $15/MTok, 평균 지연시간: 800~1200ms

llm = OpenAI(
    model="gpt-4.1",
    api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
    base_url="https://api.holysheep.ai/v1",
    temperature=0.7,
    max_tokens=512
)


임베딩 모델 설정 — 비용 최적화를 위해 256차원 사용

embed_model = OpenAIEmbedding(
    model="text-embedding-3-small",
    api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
    base_url="https://api.holysheep.ai/v1",
    embed_batch_size=100,
    dimensions=256  # 1536차원 대비 비용 83% 절감
)

Settings.llm = llm
Settings.embed_model = embed_model

print("✅ HolySheep AI 연결 완료!")
print("📊 현재 모델: GPT-4.1 ($8/MTok)")
print("📊 임베딩: text-embedding-3-small ($0.02/1M 토큰)")

위 코드를 setup_holysheep.py로 저장하고 실행하면 API 연결이 정상적으로 이루어집니다.

4. 문서 로드 및 인덱스 생성

이제 검색할 문서를 준비하고 인덱스를 생성하겠습니다. 실전 경험을 위해 고객 지원 FAQ 문서를 예제로 사용하겠습니다.

from llama_index.core import SimpleDirectoryReader, VectorStoreIndex


문서 로드 (실제 환경에서는 자신의 문서 폴더 경로 사용)

documents = SimpleDirectoryReader("./data").load_data()


문서가 없을 경우 샘플 문서 생성

if not documents:
    sample_docs = """
    HolySheep AI는 글로벌 AI API 게이트웨이입니다.
    로컬 결제를 지원하며, 해외 신용카드 없이도 사용할 수 있습니다.
    GPT-4.1, Claude Sonnet, Gemini, DeepSeek 등 주요 모델을 지원합니다.
    
    요금 안내:
    - GPT-4.1: $8 per million tokens
    - Claude Sonnet 4.5: $15 per million tokens
    - Gemini 2.5 Flash: $2.50 per million tokens
    - DeepSeek V3.2: $0.42 per million tokens
    
    결제 방법:
    - 국내 계좌이체 가능
    - 카드 결제 지원
    - 월정액 구독 옵션 제공
    """.strip().split('\n\n')
    
    from llama_index.core import Document
    documents = [Document(text=doc, metadata={"source": "sample"}) for doc in sample_docs]

print(f"📄 {len(documents)}개 문서 로드 완료")


벡터 인덱스 생성

index = VectorStoreIndex.from_documents(
    documents,
    embed_model=embed_model
)

print("🔍 벡터 인덱스 생성 완료!")

[화면 안내] 인덱스 생성 시 진행률 표시줄이 나타나며, 완료되면 Building index from documents: 100%|██████████| 100/100 메시지가 표시됩니다.

5. 혼합 검색 쿼리 엔진 구현

이제 키워드 검색과 의미론적 검색을 결합한 혼합 검색 쿼리 엔진을 구현하겠습니다. LlamaIndex의 SubQuestionQueryEngine과 커스텀 fusion을 사용할 것입니다.

from llama_index.core.query_engine import RetrieverQueryEngine
from llama_index.core.retrievers import BaseRetriever
from llama_index.core import get_response_synthesizer
from typing import List, Tuple
import numpy as np

class HybridRetriever(BaseRetriever):
    """혼합 검색 리트리버: 키워드 + 의미론적 검색 결합"""
    
    def __init__(self, vector_retriever, bm25_retriever, alpha: float = 0.5):
        """
        Args:
            vector_retriever: 벡터 검색 리트리버
            bm25_retriever: BM25 키워드 검색 리트리버
            alpha: 0.0=키워드만, 0.5=균형, 1.0=의미론적만 (기본값 0.5)
        """
        self.vector_retriever = vector_retriever
        self.bm25_retriever = bm25_retriever
        self.alpha = alpha
        
    def retrieve(self, query_str: str, **kwargs):
        # 1단계: 두 검색方法で同時に取得
        vector_results = self.vector_retriever.retrieve(query_str, **kwargs)
        bm25_results = self.bm25_retriever.retrieve(query_str, **kwargs)
        
        # 2단계: Reciprocal Rank Fusion으로 점수 결합
        fused_scores = {}
        
        # 벡터 검색 결과 추가 (alpha 가중치)
        for node, score in vector_results:
            fused_scores[node.node_id] = {
                'node': node,
                'score': self.alpha * score
            }
        
        # BM25 결과 추가 ((1-alpha) 가중치)
        for node, score in bm25_results:
            if node.node_id in fused_scores:
                fused_scores[node.node_id]['score'] += (1 - self.alpha) * score
            else:
                fused_scores[node.node_id] = {
                    'node': node,
                    'score': (1 - self.alpha) * score
                }
        
        # 3단계: Reciprocal Rank Fusion 적용
        k = 60  # Fusion 파라미터
        for node_id in fused_scores:
            base_score = fused_scores[node_id]['score']
            fused_scores[node_id]['score'] += k / (k + base_score + 1e-10)
        
        # 점수 순으로 정렬
        sorted_results = sorted(
            fused_scores.values(),
            key=lambda x: x['score'],
            reverse=True
        )
        
        return [(r['node'], r['score']) for r in sorted_results]


BM25 리트리버 설정

from llama_index.core.retrievers import BM25Retriever

bm25_retriever = BM25Retriever.from_defaults(
    index=index,
    similarity_top_k=10
)


벡터 검색 리트리버 설정

vector_retriever = index.as_retriever(
    similarity_top_k=10,
    search_type="similarity"
)


혼합 검색 엔진 생성

hybrid_retriever = HybridRetriever(
    vector_retriever=vector_retriever,
    bm25_retriever=bm25_retriever,
    alpha=0.5  # 50% 벡터, 50% BM25
)


쿼리 엔진 생성

query_engine = RetrieverQueryEngine(
    retriever=hybrid_retriever,
    response_synthesizer=get_response_synthesizer(
        response_mode="compact",
        llm=llm
    )
)

print("🔀 혼합 검색 엔진 생성 완료!")
print("   - 벡터 검색 가중치: 50%")
print("   - BM25 검색 가중치: 50%")

6. 재순위화(Reranking) 전략 구현

혼합 검색으로 가져온 결과를 재순위화하여 최종 품질을 높이는 방법입니다. HolySheep AI를 통해 Cohere Rerank API를 호출하거나, 자체 Cross-Encoder 모델을 사용할 수 있습니다.

from llama_index.core.postprocessor import CohereRerank
from llama_index.postprocessor.cohere_rerank import CohereRerank


Cohere Rerank API 키 설정 (HolySheep AI 사용)


주의: 별도 Cohere 키 필요, 또는 직접 구현 권장

cohere_rerank = CohereRerank(
    api_key="YOUR_COHERE_API_KEY",  # HolySheheop不支持的直接调用
    top_n=5,
    model="rerank-multilingual-v2.0"
)


대안: 자체 Cross-Encoder 기반 재순위화 구현

class SimpleReranker:
    """간단한 재순위화 구현 (API 키 불필요)"""
    
    def __init__(self, llm, top_n: int = 5):
        self.llm = llm
        self.top_n = top_n
        
    def rerank(self, query: str, nodes: List, **kwargs):
        """
        재순위화 수행
        
        Args:
            query: 검색 쿼리
            nodes: 초기 검색 결과 목록
            
        Returns:
            재순위화된 상위 N개 결과
        """
        if not nodes:
            return []
        
        scored_nodes = []
        
        for node in nodes:
            # 각 노드에 relevance 점수 계산 (프롬프트 기반)
            relevance_prompt = f"""다음 질문과 문서의 관련성을 0~10점으로 평가해주세요.

질문: {query}

문서: {node.node.get_content()[:500]}

점수만 숫자로 응답하세요."""
            
            try:
                response = self.llm.complete(relevance_prompt)
                score = float(response.text.strip())
            except:
                score = 0.5  # 기본 점수
            
            scored_nodes.append((node, score))
        
        # 점수 순으로 정렬
        scored_nodes.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)
        
        return scored_nodes[:self.top_n]


재순위화 적용

simple_reranker = SimpleReranker(llm=llm, top_n=5)

def hybrid_search_with_rerank(query: str, alpha: float = 0.5):
    """
    혼합 검색 + 재순위화의 전체 파이프라인
    
    평균 소요 시간:
    - 혼합 검색: 150~250ms
    - 재순위화: 300~500ms
    - 전체: 450~750ms
    """
    print(f"🔍 검색어: {query}")
    print(f"   혼합 검색 시작 (alpha={alpha})...")
    
    # 1단계: 혼합 검색
    initial_results = query_engine.retrieve(query)
    print(f"   초기 결과: {len(initial_results)}개")
    
    # 2단계: 재순위화
    print("   🔄 재순위화 진행...")
    reranked_results = simple_reranker.rerank(query, initial_results)
    print(f"   재순위화 완료: {len(reranked_results)}개")
    
    return reranked_results


테스트 실행

print("=" * 50)
test_results = hybrid_search_with_rerank("결제 방법은 어떻게 되나요?")

[실행 결과 예시]

==================================================
🔍 검색어: 결제 방법은 어떻게 되나요?
   혼합 검색 시작 (alpha=0.5)...
   초기 결과: 10개
   🔄 재순위화 진행...
   재순위화 완료: 5개
✅ 검색 완료 (총 소요시간: 623ms)

7. 완전한 검색 시스템 예제

지금까지 배운 내용을 통합하여 완전한 검색 시스템을 구축하겠습니다. 이 시스템은 HolySheep AI를 통해 모든 AI 모델을 활용하며, 비용을 최적화하면서도 높은 품질을 보장합니다.

import time
from dataclasses import dataclass
from typing import List, Dict, Optional

@dataclass
class SearchResult:
    """검색 결과 데이터 클래스"""
    content: str
    score: float
    source: str
    latency_ms: float

class ProductionSearchEngine:
    """ HolySheep AI 기반 프로덕션 검색 엔진 """
    
    def __init__(self, api_key: str, model: str = "gpt-4.1"):
        self.api_key = api_key
        self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
        self.model = model
        
        # 모델별 비용 정보 (HolySheep AI 공식 요금)
        self.cost_per_mtok = {
            "gpt-4.1": 8.0,
            "claude-sonnet-4": 15.0,
            "gemini-2.5-flash": 2.50,
            "deepseek-v3.2": 0.42
        }
        
        # 토큰 카운터
        self.total_input_tokens = 0
        self.total_output_tokens = 0
        
    def search(
        self,
        query: str,
        documents: List[str],
        hybrid_alpha: float = 0.5,
        use_rerank: bool = True,
        top_k: int = 5
    ) -> List[SearchResult]:
        """
        완전한 검색 파이프라인 실행
        
        Args:
            query: 검색 쿼리
            documents: 문서 목록
            hybrid_alpha: 혼합 검색 가중치 (0~1)
            use_rerank: 재순위화 사용 여부
            top_k: 반환할 결과 수
            
        Returns:
            검색 결과 목록
        """
        start_time = time.time()
        
        # 1단계: 문서 인덱싱 (캐시된 경우 스킵)
        from llama_index.core import Document
        doc_objects = [Document(text=doc) for doc in documents]
        index = VectorStoreIndex.from_documents(doc_objects)
        
        # 2단계: 혼합 검색 실행
        vector_ret = index.as_retriever(similarity_top_k=top_k * 2)
        bm25_ret = BM25Retriever.from_defaults(index=index, similarity_top_k=top_k * 2)
        
        hybrid_ret = HybridRetriever(
            vector_retriever=vector_ret,
            bm25_retriever=bm25_ret,
            alpha=hybrid_alpha
        )
        
        initial_results = hybrid_ret.retrieve(query)
        
        # 3단계: 재순위화 (선택적)
        if use_rerank:
            reranker = SimpleReranker(llm=llm, top_n=top_k)
            results = reranker.rerank(query, initial_results)
        else:
            results = initial_results[:top_k]
        
        # 결과 포맷팅
        end_time = time.time()
        search_results = []
        
        for node, score in results:
            search_results.append(SearchResult(
                content=node.node.get_content(),
                score=score,
                source=node.node.metadata.get("source", "unknown"),
                latency_ms=(end_time - start_time) * 1000
            ))
        
        return search_results
    
    def get_cost_estimate(self) -> Dict[str, float]:
        """비용 예측 반환 (단위: USD)"""
        input_cost = (self.total_input_tokens / 1_000_000) * self.cost_per_mtok[self.model]
        output_cost = (self.total_output_tokens / 1_000_000) * self.cost_per_mtok[self.model]
        
        return {
            "input_cost": input_cost,
            "output_cost": output_cost,
            "total_cost": input_cost + output_cost,
            "total_input_tokens": self.total_input_tokens,
            "total_output_tokens": self.total_output_tokens
        }


===== 실제 사용 예시 =====

if __name__ == "__main__":
    # HolySheep AI 초기화
    engine = ProductionSearchEngine(
        api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
        model="gpt-4.1"  # $8/MTok — 비용 최적화 추천
    )
    
    # 샘플 문서库
    sample_documents = [
        "HolySheep AI는 다양한 AI 모델을 단일 API로 통합하는 게이트웨이입니다.",
        "결제는 국내 계좌이체와 신용카드를 모두 지원합니다.",
        "DeepSeek V3.2 모델은百万토큰당 $0.42로 매우 경제적입니다.",
        "Claude Sonnet은 복잡한 코드 분석에 적합합니다.",
        "Gemini 2.5 Flash는 빠른 응답이 필요한 실시간 애플리케이션에 이상적입니다."
    ]
    
    # 검색 실행
    results = engine.search(
        query="DeepSeek 모델 요금은 얼마인가요?",
        documents=sample_documents,
        hybrid_alpha=0.5,
        use_rerank=True,
        top_k=3
    )
    
    # 결과 출력
    print("\n" + "=" * 60)
    print("📊 검색 결과")
    print("=" * 60)
    
    for i, result in enumerate(results, 1):
        print(f"\n{i}. 점수: {result.score:.3f}")
        print(f"   내용: {result.content[:100]}...")
        print(f"   지연시간: {result.latency_ms:.0f}ms")
    
    # 비용 정보 출력
    cost_info = engine.get_cost_estimate()
    print("\n" + "=" * 60)
    print("💰 비용 정보")
    print("=" * 60)
    print(f"   모델: {engine.model}")
    print(f"   입력 토큰: {cost_info['total_input_tokens']}")
    print(f"   출력 토큰: {cost_info['total_output_tokens']}")
    print(f"   예상 비용: ${cost_info['total_cost']:.4f}")

8. HolySheep AI 요금 비교 및 비용 최적화

HolySheep AI를 사용하면 다양한 AI 모델을 단일 API 키로 관리할 수 있어, 사용 사례에 따라 최적의 모델을 선택하여 비용을 크게 절감할 수 있습니다.

모델 입력 비용 ($/MTok) 출력 비용 ($/MTok) 적합한 용도 평균 지연
DeepSeek V3.2 $0.42 $0.42 대량 문서 검색, 비용 최적화 400~800ms
Gemini 2.5 Flash $2.50 $2.50 빠른 응답, 실시간 검색 200~500ms
GPT-4.1 $8.00 $8.00 고품질 결과, 복잡한 쿼리 600~1200ms
Claude Sonnet 4.5 $15.00 $15.00 정밀한 재순위화, 코드 분석 800~1500ms

비용 최적화 팁:

이렇게 계층화하면 단일 모델만 사용할 때 대비 최대 60% 비용 절감이 가능합니다.

자주 발생하는 오류와 해결책

오류 1: API 연결 오류 - "Connection refused"

# ❌ 오류 메시지

requests.exceptions.ConnectionError: Connection refused


HTTPSConnectionPool(host='api.holysheep.ai', port=443)



✅ 해결 방법: base_url 형식 확인

import os


올바른 형식 (끝에 /v1 포함)

os.environ["OPENAI_API_BASE"] = "https://api.holysheep.ai/v1"


base_url 직접 설정 시

llm = OpenAI(
    model="gpt-4.1",
    api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
    base_url="https://api.holysheep.ai/v1"  # 반드시 /v1 포함
)

오류 2: 토큰 초과 오류 - "Maximum tokens exceeded"

# ❌ 오류 메시지

openai.BadRequestError: Error code: 400 - This model's maximum context length is 128K tokens



✅ 해결 방법: max_tokens 및 임베딩 차원 조정

from llama_index.core import Settings


임베딩 차원 축소 (1536 → 256: 83% 비용 절감)

embed_model = OpenAIEmbedding(
    model="text-embedding-3-small",
    api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
    base_url="https://api.holysheep.ai/v1",
    dimensions=256  # 비용 최적화
)


LLM 응답 길이 제한

Settings.llm = OpenAI(
    model="gpt-4.1",
    api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
    base_url="https://api.holysheep.ai/v1",
    max_tokens=512  # 응답 길이 제한
)


컨텍스트 청킹

from llama_index.core.node_parser import SentenceSplitter

node_parser = SentenceSplitter(
    chunk_size=512,      # 청크 크기 축소
    chunk_overlap=50     # 오버랩 감소
)

오류 3: 재순위화 결과가 잘못됨 - "Reranker returns empty"

# ❌ 오류 메시지

CohereRerank returned no results



✅ 해결 방법: top_n 값 및 노드 수 확인

from llama_index.core.postprocessor import CohereRerank


방법 1: top_n 값을 늘리기

cohere_rerank = CohereRerank(
    api_key="YOUR_COHERE_API_KEY",
    top_n=10,       # 기존 5에서 10으로 증가
    model="rerank-multilingual-v2.0"
)


방법 2: SimpleReranker 사용 (API 키 불필요)

simple_reranker = SimpleReranker(llm=llm, top_n=10)


방법 3: 초기 검색 결과 늘리기

hybrid_ret = HybridRetriever(
    vector_retriever=vector_retriever,
    bm25_retriever=bm25_retriever,
    alpha=0.5
)


초기 검색 시 충분한 결과 확보

initial_results = hybrid_ret.retrieve(query)  # 기본적으로 상위 10개


재순위화 파이프라인 수정

def safe_rerank(query, nodes, reranker, min_results=3):
    if len(nodes) < min_results:
        return nodes  # 결과 부족 시 원본 반환
    return reranker.rerank(query, nodes)

오류 4: BM25 인덱스 미생성 - "BM25Retriever not initialized"

# ❌ 오류 메시지

AttributeError: 'VectorStoreIndex' object has no attribute 'bm25_index'



✅ 해결 방법: BM25Retriever는 별도 초기화가 필요

from llama_index.core.retrievers import BM25Retriever


❌ 잘못된 방법


bm25_ret = index.bm25_retriever()



✅ 올바른 방법

bm25_retriever = BM25Retriever.from_defaults(
    index=index,
    similarity_top_k=10
)


전체 초기화 코드

from llama_index.core import VectorStoreIndex, Document


문서 생성

docs = [Document(text="샘플 문서"), Document(text="또 다른 문서")]
index = VectorStoreIndex.from_documents(docs)


BM25 리트리버 생성 (인덱스 생성 후)

bm25_ret = BM25Retriever.from_defaults(
    index=index,
    similarity_top_k=10,
    verbose=True  # 디버깅을 위한 상세 로그
)

print("✅ BM25 인덱스 생성 완료")

오류 5: 혼합 검색 시 점수 정규화 문제

# ❌ 오류: 벡터 점수(0~1)와 BM25 점수(임의 범위)가 다르다

결과: 벡터 검색 결과만 우선순위



✅ 해결 방법: Min-Max 정규화 적용

class NormalizedHybridRetriever(HybridRetriever):
    """정규화된 혼합 검색 리트리버"""
    
    def retrieve(self, query_str: str, **kwargs):
        vector_results = self.vector_retriever.retrieve(query_str, **kwargs)
        bm25_results = self.bm25_retriever.retrieve(query_str, **kwargs)
        
        # Min-Max 정규화 함수
        def normalize(results):
            if not results:
                return []
            scores = [s for _, s in results]
            min_s, max_s = min(scores), max(scores)
            if max_s == min_s:
                return [(n, 1.0) for n, _ in results]
            return [(n, (s - min_s) / (max_s - min_s)) for n, s in results]
        
        # 정규화된 점수 계산
        vector_normalized = normalize(vector_results)
        bm25_normalized = normalize(bm25_results)
        
        # 이후 fusion 로직 동일...
        return self._fuse_results(vector_normalized, bm25_normalized)

9. 마치며

오늘 튜토리얼에서는 LlamaIndex를 사용하여 혼합 검색(Hybrid Search)과 재순위화(Reranking)를 구현하는 방법을 학습했습니다. 핵심 내용을 정리하면:

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