wt-e5-small-ko-insurance-v1

보험 도메인 retrieval 에 특화한 한국어 임베딩 LoRA 어댑터. CPU 단독 운영을 전제로 만들었습니다.

개요

dragonkue/multilingual-e5-small-ko-v2 (118M, 384-dim, max_seq 512) 에 LoRA 어댑터를 붙여 보험 상담 질의 → tool / 문서 retrieval 성능을 올린 모델입니다. 384-dim · CPU p50 13 ms 를 유지하면서, 도메인 평가셋에서 nDCG@10 을 0.630 → 0.773 으로 올렸습니다. 1024-dim 이상 모델(KURE-v1, BGE-M3)도 후보였으나 CPU latency 가 6~7배라 경량 base 를 택하고 부족한 정확도는 fine-tuning 으로 메우는 방향을 골랐습니다.


Base	`dragonkue/multilingual-e5-small-ko-v2` (118M, 384-dim, max_seq 512)
Adapter	LoRA r=8, alpha=16, target Q/K/V/dense, 전체 12 layer
Trainable params	669,696 (base 대비 0.57%) · 어댑터 2.7 MB
Loss	MultipleNegativesRankingLoss, scale 20 (temperature 0.05)
학습 데이터	18K triplet — 도메인 합성 query 2.5K + `klue/mrc` 10K + `klue/sts` (label≥3.5) 7.5K
학습	4 epoch, lr 3e-5, batch 16, in-batch 15 + hard negative 6
CPU latency p50	13 ms (base 7 ms)

벤치마크

base / 본 모델 / OpenAI text-embedding-3-large 를 같은 코퍼스·같은 스코어러로 측정했습니다.

일반 도메인 tool retrieval — `heegyu/glaive-function-calling-v2-ko` (공개 데이터)

학습·holdout 과 완전히 독립. corpus = unique function description 195건, query = 첫 user 발화 1,473건.

Metric	base e5	본 모델	OpenAI 3-large
nDCG@10	0.5175	0.5283	0.5193
Recall@1	0.3150	0.3150	0.3015
Recall@3	0.5390	0.5601	0.5565
Recall@10	0.7312	0.7502	0.7417
MRR@3	0.4160	0.4249	0.4196

보험 특화 학습 후에도 일반 한국어 tool retrieval 이 떨어지지 않았습니다 (catastrophic forgetting 없음).

보험 도메인 (비공개 평가셋)

Metric	base e5	본 모델	OpenAI 3-large
nDCG@10 (104 query)	0.630	0.773	0.634
Recall@1	0.385	0.596	0.337
Recall@3	0.562	0.716	0.635
MRR@3	0.492	0.670	0.463
nDCG@10 (holdout 1,056 query)	0.8886	0.9053	0.8766

holdout 은 학습에 쓰지 않은 합성 query 1,056건 (신규 sector 25건 포함). 95% CI 비중첩. 평가 코퍼스와 query 는 비공개라 재현 불가 — 공개 검증이 필요하면 위 glaive 표를 보세요.

Quick Start

pip install sentence-transformers peft

from peft import PeftModel
from sentence_transformers import SentenceTransformer

m = SentenceTransformer("dragonkue/multilingual-e5-small-ko-v2")
m[0].auto_model = PeftModel.from_pretrained(m[0].auto_model, "1T/wt-e5-small-ko-insurance-v1")

docs = ["암 진단 시 지급되는 진단비 보험금을 조회한다",
        "인수심사 가이드라인 조회",
        "오늘 점심 뭐 먹을까"]

q = m.encode(["query: 당뇨 있는데 암진단비 얼마야?"], normalize_embeddings=True)
p = m.encode([f"passage: {d}" for d in docs], normalize_embeddings=True)
print((q @ p.T).round(3))   # [[0.529 0.165 0.251]]

e5 prefix 필수입니다. query 는 "query: ", passage 는 "passage: " 를 앞에 붙이세요. 생략하면 3~5pt 손해입니다.

대조 학습 결과 cosine 절대값은 base 보다 낮게 나옵니다 (위 예시 base: 0.641 / 0.401 / 0.424). 정답과 오답의 격차가 벌어지는 쪽이라 임계값을 그대로 쓰지 말고 순위 또는 재캘리브레이션된 임계값으로 판단하세요.

vLLM 등 어댑터를 직접 못 읽는 런타임은 병합해서 쓰세요.

m[0].auto_model = m[0].auto_model.merge_and_unload()
m.save("wt-e5-small-ko-insurance-v1-merged")

한계

max_seq 512. 긴 청크 인덱싱에는 1T/wt-kure-insurance-v1 이 맞습니다.
도메인 학습 데이터가 짧은 문장 (질의 ↔ tool/문서 description) 위주라, 긴 passage 간 유사도에는 이점이 없습니다.
어댑터만 배포합니다. tokenizer · pooling 설정은 base 를 그대로 씁니다 (mean pooling + L2 norm).

인용

@misc{wt-e5-small-ko-insurance-v1,
  title  = {wt-e5-small-ko-insurance-v1: a Korean insurance-domain retrieval LoRA for multilingual-e5-small-ko},
  author = {Kim, Wontae},
  year   = {2026},
  url    = {https://huggingface.co/1T/wt-e5-small-ko-insurance-v1}
}

라이선스 · 고지

어댑터 Apache-2.0. base dragonkue/multilingual-e5-small-ko-v2 Apache-2.0. 일반 도메인 학습 데이터 klue/mrc, klue/sts (CC-BY-SA-4.0). 도메인 학습 데이터는 비공개이며 본 repo 에 포함되지 않습니다.

1T/wt-e5-small-ko-insurance-v1