[feat/#104] 오타 교정 및 코드 개선

src/main/java/com/techfork/domain/search/controller/SearchController.java

@@ -23,6 +23,25 @@ public class SearchController {
 
     private final SearchService searchService;
 
+    @Operation(summary = "테스트용 : 1단계 검색 - BM25")
+    @GetMapping("/bm25")
+    public BaseResponse<List<SearchResult>> searchBm25(
+            @RequestParam @Parameter(description = "검색어", required = true) String query
+    ) {
+        List<SearchResult> results = searchService.searchOnlyBm25(query);
+        return BaseResponse.of(SuccessCode.OK, results).getBody();
+    }
+
+    @Operation(summary = "테스트용 : 1단계 검색 - semantic")
+    @GetMapping("/semantic")
+    public BaseResponse<List<SearchResult>> searchSemantic(
+            @RequestParam @Parameter(description = "검색어", required = true) String query
+    ) {
+        List<SearchResult> results = searchService.searchOnlySemantic(query);
+        return BaseResponse.of(SuccessCode.OK, results).getBody();
+    }
+
+
     @Operation(summary = "1단계 검색(BM25 + 시맨틱)", description = "검색어를 기반으로 BM25 + k-NN 하이브리드 검색을 수행하고 합산하여 상위 결과를 반환합니다. (개인화 미적용)")
     @GetMapping("/general")
     public BaseResponse<List<SearchResult>> searchGeneral(

src/main/java/com/techfork/domain/search/service/GeneralSearchProperties.java

@@ -21,14 +21,16 @@ public class GeneralSearchProperties {
     private Integer searchSize = 20;
 
     // BM25 가중치
+    private Float exactBoost = 2.0f;
     private Float titleBoost = 3.0f;
-    private Float summaryBoost = 1.0f;
-    private Float chunkBoost = 0.5f;
+    private Float summaryBoost = 1.5f;
+    private Float fuzzyBoost = 1.0f;
+    private Float chunkBoost = 1.0f;
 
     // --- [Vector & KNN 설정] ---
 
-    private Integer knnK = 60;
-    private Integer knnNumCandidates = 100;
+    private Integer knnK = 40;
+    private Integer knnNumCandidates = 50;
     private Float vectorTitleBoost = 3.0f;
     private Float vectorSummaryBoost = 1.5f;
     private Float vectorContentChunkBoost = 0.8f;
@@ -37,8 +39,8 @@ public class GeneralSearchProperties {
 
     private double hybridScoreWeight = 50.0;
     private double personalScoreWeight = 1.0;
-    private int RRF_K = 60;
-    private int RRF_WINDOW_SIZE = 60;
+    private int RRF_K = 40;
+    private int RRF_WINDOW_SIZE = 40;
 
     // --- [rerank 가중치 설정] ---
     private double rerankDocumentTitleWeight = 0.6;

src/main/java/com/techfork/domain/search/service/SearchConstants.java

@@ -6,5 +6,5 @@ public class SearchConstants {
     static final String SUMMARY_FIELD_FORMAT = "summary^%.1f";
     static final String CONTENT_CHUNKS_PATH = "contentChunks";
     static final String CHUNK_TEXT_FIELD = "contentChunks.chunkText";
-    static final String MINIMUM_SHOULD_MATCH = "0";
+    static final String MINIMUM_SHOULD_MATCH = "1";
 }

src/main/java/com/techfork/domain/search/service/SearchService.java

@@ -5,21 +5,11 @@
 
 public interface SearchService {
 
-    /**
-     * 1단계 일반 검색 (Retrieval)
-     * - 목적: 검색 품질 평가(Recall) 및 비로그인 사용자 검색
-     * - 동작: RRF(BM25 + k-NN) 하이브리드 검색만 수행하여 상위 K개 결과를 반환합니다.
-     * - 개인화(Re-ranking) 로직이 적용되지 않은 순수 연관도 순입니다.
-     */
+    List<SearchResult> searchOnlyBm25(String query);
+
+    List<SearchResult> searchOnlySemantic(String query);
+
     List<SearchResult> searchGeneral(String query);
 
-    /**
-     * 2단계 개인화 검색 (Re-ranking)
-     * - 목적: 실제 서비스 메인 검색 (로그인 사용자용)
-     * - 동작:
-     * 1. 1단계 검색으로 후보군(Top 100) 확보
-     * 2. 사용자의 프로필 벡터와 문서 간 유사도 계산 (Cosine Similarity)
-     * 3. 1단계 점수와 2단계 점수를 가중합하여 재정렬
-     */
     List<SearchResult> searchPersonalized(String query, Long userId);
 }