한국어 문서 검색 벤치 · v1 · 고정일 2026-10-19

민사-v1

민법 재산편(제1~766조)·임대차·이자·제조물책임과 민사 판례 · 코퍼스 문서 4,910건 · 공개 문항 99 · 숨긴 문항 50

묶음별 점수

큰 숫자는 recall@10, 아래는 @1 · @5 · MRR 입니다. ‘전체’는 공개 문항 전부, ‘숨김’은 숨긴 문항만입니다(따로 셉니다). 다른 평가판과 점수를 비교하지 않습니다.

모델전체사연일상어키워드상담숨김
BM25
0.15
0.07 · 0.10 · 0.100
0.12
0.08 · 0.08 · 0.084
0.14
0.00 · 0.07 · 0.048
0.20
0.05 · 0.10 · 0.106
0.15
0.10 · 0.13 · 0.126
0.30
0.20 · 0.26 · 0.239
EmbeddingGemma 2
0.36
0.11 · 0.27 · 0.191
0.35
0.08 · 0.19 · 0.156
0.14
0.00 · 0.07 · 0.046
0.35
0.10 · 0.30 · 0.186
0.46
0.18 · 0.38 · 0.268
0.38
0.24 · 0.30 · 0.278
EmbeddingGemma 2 GGUF
0.37
0.09 · 0.26 · 0.182
0.38
0.08 · 0.19 · 0.160
0.21
0.00 · 0.00 · 0.043
0.35
0.10 · 0.30 · 0.188
0.44
0.13 · 0.38 · 0.243
0.38
0.24 · 0.30 · 0.276
BGE-M3
0.44
0.24 · 0.40 · 0.325
0.27
0.15 · 0.19 · 0.193
0.29
0.21 · 0.29 · 0.266
0.70
0.40 · 0.65 · 0.511
0.49
0.23 · 0.46 · 0.338
0.46
0.24 · 0.40 · 0.325
KURE-v1
0.46
0.27 · 0.42 · 0.345
0.23
0.08 · 0.19 · 0.146
0.43
0.29 · 0.29 · 0.324
0.65
0.35 · 0.60 · 0.458
0.54
0.36 · 0.54 · 0.427
0.62
0.34 · 0.56 · 0.422
KURE-v2
0.61
0.30 · 0.56 · 0.404
0.19
0.00 · 0.15 · 0.049
0.64
0.21 · 0.57 · 0.374
0.90
0.60 · 0.85 · 0.700
0.72
0.38 · 0.67 · 0.500
0.68
0.42 · 0.64 · 0.512

묶음별 문항 수: 사연 26 · 일상어 14 · 키워드 20 · 상담 39

짝지은 검정 — McNemar

같은 문항을 두 모델이 풀었을 때, 한쪽만 맞힌 문항 수를 비교합니다(정확 이항 양측 검정). 점수가 바짝 붙은 문항은 기계·묶음에 따라 순위가 바뀔 수 있어, 두세 문항 차이는 모델 차이로 읽지 않고 이 검정을 같이 봅니다. 공개 문항 중 두 모델 모두 순위가 있는 문항만 씁니다.

숨긴 문항은 문항별 순위를 공개하지 않아 여기서 계산하지 않습니다. 숨긴 50문항은 McNemar 힘이 약해 판정 근거가 아니라 공개 점수와 크게 벌어지는지 보는 표시로만 씁니다.

KURE-v2 대@1 KURE-v2만 · 상대만 · p@5 KURE-v2만 · 상대만 · p@10 KURE-v2만 · 상대만 · p
BM2526 · 3 · p 1.5e-547 · 2 · p 4.4e-1248 · 3 · p 2.0e-11
EmbeddingGemma 223 · 4 · p 3.1e-433 · 5 · p 4.3e-632 · 8 · p 1.8e-4
EmbeddingGemma 2 GGUF24 · 3 · p 4.9e-534 · 5 · p 2.4e-631 · 8 · p 2.9e-4
BGE-M312 · 6 · p 0.2421 · 6 · p 0.005922 · 6 · p 0.0037
KURE-v111 · 8 · p 0.6518 · 5 · p 0.01119 · 5 · p 0.0066

흐린 글씨는 p 가 0.05 이상인 칸입니다.

이 평가판은 어떻게 쟀나

1. 시험지를 만든 법

  • 법: 민법 · 주택임대차보호법 · 상가건물임대차보호법 · 이자제한법 · 제조물책임법
  • 코퍼스: 위 법의 조문(법령 기준일 2026-10-16)과, 그 분야 판례 중 참조조문에 위 법이 나오는 것(요지·판시사항). 판례가 많으면 시드를 정해 4,000건까지만 넣었습니다.
  • 정답 문서: 코퍼스에서 시드로 공개 100 + 숨김 50 을 뽑았습니다. 조문 70 : 판례 30 비율입니다. 본문이 겹치는 문서, 50자 미만, ‘삭제’된 조문, 제목이 5번 이상 나오는 상투 조문은 정답 후보에서 뺐습니다.
  • 질문: 정답 문서마다 Claude 가 질문을 썼습니다. 질문 모양 4가지(상담·사연·키워드·일상어)를 미리 배정했고, 낱말 겹침 0.45 미만 검사를 통과한 것만 남겼습니다.

만든 기록: tools/law_suites.py (법령 기준일 2026-10-16 · 판례 상한 4000 · 시드 20261018)

2. 낱말 겹침

겹침 = 질문을 두 글자씩 자른 조각 가운데 정답 문서에도 나오는 조각의 비율입니다(조문은 법 이름·조 제목까지 문서로 봅니다). 0.45 이상이면 질문을 다시 썼습니다. 낱말이 많이 겹치면 낱말 검색만으로도 맞히기 쉬워져서입니다. 공개 문항 겹침: 평균 0.127 · 최대 0.444. 숨긴 문항의 겹침 값은 공개 자료에 없습니다.

다시 쓴 문항: 기록 없음

겹침 구간문항 수BM25 r@10EmbeddingGemma 2 r@10EmbeddingGemma 2 GGUF r@10BGE-M3 r@10KURE-v1 r@10KURE-v2 r@10
0.00 이상 0.10 미만460.020.280.300.330.300.43
0.10 이상 0.20 미만310.160.390.350.450.480.65
0.20 이상 0.30 미만90.000.440.440.780.890.89
0.30 이상 0.45 미만130.690.540.620.620.690.92

구간별 r@10 은 공개 문항의 순위로 이 페이지에서 계산한 값입니다.

3. 모델마다 넣은 형식

  • BM25
    k1=1.5 b=0.75

    낱말 기준선입니다. 한글·숫자·영문만 남기고 두 글자씩 잘라 BM25 식으로 점수를 매기고, 낱말 희소도(idf)는 그 평가판 코퍼스 하나로 셉니다.

  • EmbeddingGemma 2
    질문: "task: search result | query: {q}"
    문서: "title: {title} | text: {body}"

    원본 가중치입니다. 넣는 형식은 모델 카드 원문 그대로입니다. max_seq 는 카드 최대인 8192 — 2048 이면 법령검색의 긴 판례 28건이 잘립니다. dtype 은 transformers 5 기본값(auto)이 고르는 bf16 입니다.

  • EmbeddingGemma 2 GGUF
    질문: "task: search result | query: {q}"
    문서: "title: {title} | text: {body}"

    GGUF Q8_0 입니다. LM Studio 에 문맥 8192(-c 8192)로 올린 뒤 쟀습니다. 넣는 형식은 원본과 같습니다.

  • BGE-M3
    질문: "{q}"
    문서: "{title}\n{body}"
    문서(판례): "{body}"

    KURE-v1 의 바탕 모델입니다. KURE-v1 과 같은 설정·같은 라이브러리 버전으로 재서 한국어 미세조정이 보탠 몫을 봅니다. 모델 카드에 접두어가 없어 붙이지 않았습니다.

  • KURE-v1
    질문: "{q}"
    문서: "{title}\n{body}"
    문서(판례): "{body}"

    BGE-M3 를 미세조정한 모델로, 문서당 벡터가 하나입니다. KURE-v2 와 같은 입력 형식으로 넣었습니다 — 두 모델의 점수 차이가 방식(벡터 하나 대 토큰마다 벡터) 차이인지 보려고. max_seq 는 카드 설정 그대로입니다.

  • KURE-v2
    질문: "{q}"
    문서: "{title}\n{body}"
    문서(판례): "{body}"

    ColBERT 방식(토큰마다 벡터)입니다. 질의·문서 접두어 [Q]/[D] 와 질의 64토큰 확장은 pylate 가 카드 설정대로 붙입니다. 질의 상한이 64토큰이라 긴 질문(사연형)은 잘립니다. 판례는 본문만 넣습니다 — 법령검색 판례 본문이 사건명으로 시작해서 먼저 잰 기록과 같게 했습니다.

4. 런타임·양자화·버전

모델런타임 · id · revisiondtype · max_seq · 차원라이브러리 (requires → 실제)잰 시각
BM25
bm25
— · — · —
python 3.14.7 · numpy 2.5.4
2026-10-18 20:59:33
EmbeddingGemma 2
st
google/embeddinggemma-2
914f7f89142e33e77833254d9c9b90c3cef7303b
torch.bfloat16 · 8192 · 768
sentence-transformers==6.1.0 transformers==5.19.0 torch==2.14.1 torchvision==0.29.1 pillow
python 3.14.7 · numpy 2.5.4 · torch 2.14.1 · sentence_transformers 6.1.0 · transformers 5.19.0
2026-10-18 21:11:04
EmbeddingGemma 2 GGUF
lmstudio
text-embedding-embeddinggemma-2
ggml-org/embeddinggemma-2-GGUF Q8_0
— · — · 768
python 3.14.7 · numpy 2.5.4
2026-10-18 21:47:04
BGE-M3
st
BAAI/bge-m3
5617a9f61b028005a4858fdac845db406aefb181
torch.float32 · 8192 · 1024
sentence-transformers==6.1.0 transformers==5.19.0 torch==2.14.1
python 3.14.7 · numpy 2.5.4 · torch 2.14.1 · sentence_transformers 6.1.0 · transformers 5.19.0
2026-10-19 07:53:10
KURE-v1
st
nlpai-lab/KURE-v1
8b418a58414668e75532ed045c22d9ca018ae2b2
torch.float32 · 8192 · 1024
sentence-transformers==6.1.0 transformers==5.19.0 torch==2.14.1
python 3.14.7 · numpy 2.5.4 · torch 2.14.1 · sentence_transformers 6.1.0 · transformers 5.19.0
2026-10-18 23:21:06
KURE-v2
pylate
nlpai-lab/KURE-v2
3431f86d399d666083890dbb882aced6708873bc
— · — · —
pylate==1.6.0 transformers==5.3.0 torch==2.11.0
python 3.14.7 · numpy 2.5.4 · torch 2.11.0 · sentence_transformers 5.3.0 · transformers 5.3.0 · pylate 1.6.0
2026-10-18 21:30:49

dtype 은 실행 기록에 남은 실제 값이고, 없으면 모델 파일 값입니다. ‘—’ 는 그 모델에 해당 설정이 없거나 기록되지 않은 것입니다. 실행 기록의 기계는 모두 arm64(맥북)이고, GGUF 는 LM Studio 에서 돌렸습니다.

5. 점검과 의심

  • 문항을 쓰면서 따로 표시해 둔 의심 문항(같은 제목의 조문, 흔한 판례 쟁점, 다른 조문을 준용하는 한 줄짜리 조문)은 v1 고정 전 정오표 후보로 두고, 세 모델이 모두 10위 밖인 문항과 대조해 정했습니다. 결과는 아래 ‘틀렸던 것’에 있습니다.

6. 틀렸던 것 — 정오표

  • 제외: 1문항
    • 민058 — 정답 문서 본문이 "동시이행의 항변에 대한 심리미진의 사례" 한 줄뿐이라 겨눌 내용이 없고, 질문의 "돈부터 돌려받아야" 사실도 문서에 없다. 가등기말소 사건에서 동시이행 항변 심리 유탈을 다룬 4294민상1293도 똑같이 들어맞는다.
  • 정답 추가: 4문항 — 민009(2건) · 민025(1건) · 민080(2건) · 민085(2건). 같은 법리를 되풀이한 판례 여러 건, 또는 같은 내용이 법률·시행령·시행규칙에 나뉜 경우가 대부분입니다. 순위는 정답들 가운데 가장 높은 것을 씁니다.
  • 정답 교체: 없음
  • 중복 판례 정리: 같은 사건의 복사본 21건을 코퍼스에서 뺐습니다. 같은 판시 문장이라도 다른 사건이면 빼지 않았습니다.
  • 숨긴 문항: 2문항을 고쳤습니다(어느 문항인지는 공개하지 않습니다).

정오표를 본 것은 그때까지 잰 세 모델(BM25 · EmbeddingGemma 2 · KURE-v2)이 모두 10위 밖이던 문항뿐입니다. 10위 안에 든 문항에도 정답이 둘인 것이 섞여 있을 수 있어 recall@1 이 조금 낮게 나올 수 있습니다. 그래서 recall@10 을 주 지표로 둡니다.

7. 기계 상태

안 잼 — 색인 시간·지연·메모리는 법령검색-v1 에서만 쟀습니다.

8. 다시 재는 법

uv run bench.py run --model <이름> --suite 민사-v1
uv run bench.py compare kure2 gemma2
  • 코퍼스 해시: d5a107beed92
  • 고정 시점 코퍼스 해시: d5a107beed92
  • 고정 시점 공개 문항 해시: 7209340f05a0
  • 고정 시점 숨긴 문항 해시: a62b7ab23687
  • 고정 시점 정오표 해시: 752a0ff3c641

해시는 각 파일 sha256 의 앞 12자입니다. 모델 revision 은 4번 표에 있습니다.

공개 문항 99개

묶음
정답 종류

99개 · 숫자는 모델마다 정답 문서의 순위입니다(초록 = 10위 안, 진한 초록 = 1위) · 행을 누르면 정답 문서 id 가 열립니다

  • 민058 · 제외
    제외 — 정답 문서 본문이 "동시이행의 항변에 대한 심리미진의 사례" 한 줄뿐이라 겨눌 내용이 없고, 질문의 "돈부터 돌려받아야" 사실도 문서에 없다. 가등기말소 사건에서 동시이행 항변 심리 유탈을 다룬 4294민상1293도 똑같이 들어맞는다.

정답이나 잰 방법이 틀렸다고 보이면 알려 주세요

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