검색 결과 재정렬에 쓰는 간단한 점수 공식

검색 결과를 더 알맞은 순서로 다시 정렬할 때, 문서가 다른 문서에서 얼마나 많이 연결되는지를 점수에 반영할 수 있다. 공식은 연결 수를 정해 둔 최대값까지만 인정한 뒤, 로그 계산으로 점수를 천천히 키운다.

그래서 연결이 1개만 있어도 어느 정도 가산점이 붙지만, 연결이 아주 많은 문서가 결과를 과하게 지배하지 않는다. 이 방식은 법률 문서를 찾는 RAG 기반 앱에서 문서 인기도를 반영하는 데 쓰였다.

나중에는 임베딩으로 비슷한 코드를 찾는 다른 도구에서도, 코드베이스 안에서 가까운 위치에 있는 항목에 가산점을 주는 방식으로 다시 쓰였다. 핵심은 더 복잡한 인공지능 모델을 추가하지 않고도, 싸고 예측 가능한 방식으로 검색 품질을 개선할 수 있다는 점이다.