Agentic Search · Query Decomposition QA

쿼리 분해가 제대로 되고 있나

304개 검색어를 purpose · topic · style · layout · object 다섯 관점으로 분해한 결과를 전수 점검했습니다. 파싱 경고는 0건이지만, 분해 결과 자체에는 검토가 필요한 편향이 하나 뚜렷하게 보입니다.

핵심 발견

분해 관점은 쿼리 길이가 결정합니다

layoutobject는 장문 쿼리에서만 나옵니다. 단문 181건 중 object가 잡힌 건 2건뿐입니다. 짧은 키워드 쿼리에 추출할 근거가 정말 없는 것인지, 아니면 모델이 놓치고 있는 것인지가 이번 점검의 핵심 질문입니다.

쿼리 길이대별 aspect 출현율

셀 = 해당 길이대에서 그 관점이 나온 비율

장문에서는 purpose 99% · style 100%로 거의 항상 나오는데 topic은 오히려 60%로 떨어집니다. 정보가 많아질수록 주제를 더 잘 잡아야 할 것 같은데 반대 방향입니다. 경계도 깨끗하게 갈립니다 — 장문 104건 중 2개 이하로 분해된 건 0건이고, 5관점을 모두 채운 25건은 전부 장문입니다.

분포

전체 분포

분해 개수

케이스 수

2개가 절반 이상(53%)입니다. 5개 전부 채운 케이스는 25건으로, 모두 장문 쿼리입니다.

aspect별 출현율

304건 기준

style이 88%로 압도적이고 단문에서도 81%입니다. 스타일 수식어가 없는 쿼리에도 style을 만들어내고 있을 가능성이 있어 표본 확인이 필요합니다.

패턴

많이 나온 관점 조합

상위 10개 조합

케이스 수
이상 징후

관점 순서가 뒤바뀐 17건

대부분 purpose가 뒤로 밀린 형태입니다. 순서에 의미가 없다면 무시해도 되지만, 프롬프트가 고정 순서를 지시하고 있다면 지시 위반 사례입니다.

순서 패턴

17건 / 304건
전체 데이터

케이스 304건

원본 쿼리와 분해 결과를 나란히 확인하는 표입니다. 관점을 고르면 그 관점이 잡힌 케이스만 남습니다.