Peichun Hua와 공동 저자들은 학습된 이진 해시로 후보 문서 목록을 짧게 추리는 비공개 고밀도 검색 기법을 발표했습니다. 이후 암호화한 상태에서 후보 문서의 순위를 다시 매겨 질의와 최종 문서 모두를 숨깁니다. 268만 개 문단으로 구성된 데이터셋에서 이 기법은 10Gbps 연결을 통해 실행한 Qwen3-32B RAG 처리 시간을 0.38초만 늘렸으며, 후보를 200~500개만 사용하고도 전체 말뭉치 검색과 같은 품질을 달성했습니다.
왜 중요한가
기업은 눈에 띄는 속도 저하 없이 대규모 문서 저장소에서 비공개 검색을 제공할 수 있습니다.