(APEX-20) Context Anchoring

Issue

Fernando ALONSO} : 0.8598169600854507
Charles LECLERC} : 0.8589560985565247
Lewis HAMILTON} : 0.8579143031682334
Oscar PIASTRI} : 0.8529107570648254
Esteban OCON} : 0.8471368257039713

• DB에 2026년 Driver 데이터밖에 없는 상황에서, “Ferrari에 속해있는 Driver를 알려줘”라는 쿼리에 대한 결과
• 상위 2개의 결과를 뽑는 테스트에서, Fernando Alonso가 포함되는 이슈 발생

Cause

• Driver 데이터를 임베딩하여 저장하는 로직에서 사용하는 임베딩 모델이 이미 학습한 사전 지식에 따라, Fernando Alonso가 이전에 Ferrari 소속이었다는 사실이 유사도 점수를 높게 산출했음

Solution Candidates

1. DB 데이터만 활용하여 결과를 반환하는 방식
   • Pros: 구현 난이도가 낮음
   • Cons: 검색 자체가 실패하면 틀린 결과를 반환하게 됨
2. DB 검색 결과가 낮으면 모델 지식을 사용하는 방식
   • Pros: DB에 존재하지 않는 일반 상식 답변 가능
   • Cons: “애매하게 높은 점수”에 대한 처리가 곤란함, 즉 기준을 세우기 어려움
3. 데이터/쿼리에 추가적인 맥락 추가
   • Pros: DB에 존재하지 않는 일반 상식 답변 가능
   • Cons: “애매하게 높은 점수”에 대한 처리가 곤란함, 즉 기준을 세우기 어려움

Solution: Text Enrichment & Context Injection

• (완성도) 현재의 문제의 원인은 의미적 모호성이기 때문에, 데이터에 시간적 사실을 고정시키면 과거의 Driver 데이터와 현재의 데이터를 구분 가능
• (유지보수) 만약 서비스가 의도하는 결과를 반환하기 위하여 별도의 Fallback을 구축하지 않아도 됨

• Driver 데이터에 Year 정보를 추가
• drivers.description column에도 연도 정보를 추가 (Season 추가)
• DriverMapper에 Season 관련 로직 추가
• DriverPersistenceAdapter.saveDrivers()에서 중복 처리 및 Season 관련 로직 추가
  • F1에서는 시즌 중 정보 변경이 매우 극히 드물게 일어나므로 Upsert(Update + Insert) 방식 사용