# 임상시험 7,354건 검색서 임베딩 방식이 근거 더 많이 찾아

> 두 가지 검색 방식을 비교한 연구에서 임베딩 기반 검색은 관련 근거의 92%를 찾아냈다. 라벨 검색은 45%를 찾았다.

Oossa · 2026-10-28 · https://oossa.com/ko/embedding-search-found-more-trial-evidence-in-a-7-354-trial-test

새 arXiv 논문은 라벨 기반 검색과 2단계 검색 방식을 비교했다. 2단계 방식은 먼저 의미가 비슷한 텍스트를 찾은 뒤 언어 모델로 관련성 있는 결과를 걸러낸다. 무작위 임상시험 7,354건으로 구성된 데이터에서 연구진은 이 방식이 체계적 문헌고찰에 포함될 근거의 92%를 찾아냈다고 밝혔다. 선별된 라벨을 이용한 검색의 경우 45%를 찾았다. 논문은 검색 범위를 넓힐수록 비용이 증가한다고 덧붙였다.

## 팩트

- 데이터: 무작위 임상시험 7,354건.
- 찾아낸 근거: 임베딩 검색과 언어 모델 필터링은 92%, 라벨 검색은 45%.

## 왜 중요한가

체계적 문헌고찰을 준비하는 팀은 이 방식을 활용해 미리 정해진 라벨에 맞지 않는 근거도 찾아낼 수 있다. 다만 논문에 따르면 검색 범위를 넓히면 비용이 더 든다.

## 출처 및 참고 자료

1. [Nothing Left Behind: Finding Evidence from a Large Randomized Evaluation Corpus](https://arxiv.org/abs/2610.36910) – arXiv, 2026-10-28

최종 업데이트: 2026-10-28