시맨틱 검색은 사용자가 입력한 정확한 단어가 아니라 쿼리의 의미에 초점을 맞춰 정보를 찾는 방식입니다. 정확한 키워드 일치를 요구하는 대신, 의도, 동의어, 맥락을 해석하여 개념적으로 관련된 결과를 반환합니다. 이로 인해 검색 엔진은 "how to fix a leaky faucet"(누수된 수도꼭지 고치는 법)이라고 검색한 사용자가 실제로는 설비 수리에 대해 묻고 있다는 것을 인식할 수 있습니다. 두 문구가 모두 포함된 문서가 없더라도 말이죠.
시맨틱 검색의 작동 원리
시맨틱 검색의 핵심에는 임베딩이 있습니다. 임베딩은 언어 모델이 생성한 텍스트의 수치 표현입니다. 쿼리든 문서든, 모든 텍스트 조각은 의미적 내용을 담고 있는 고차원 벡터로 변환됩니다. 사용자가 검색을 수행하면 쿼리가 동일한 벡터 공간에 임베딩되고, 시스템은 쿼리 벡터와 가장 가까이 위치한 벡터를 가진 문서를 검색합니다. 일반적으로 코사인 유사도 또는 유클리드 거리로 측정됩니다.
예를 들어, "tips for working from home"(재택 근무 팁)이라는 쿼리는 "remote work productivity advice"(원격 근무 생산성 조언)라는 제목의 문서와 일치할 수 있습니다. 두 문장은 거의 단어를 공유하지 않지만 비슷한 벡터를 생성하기 때문입니다. 현대 시스템은 정밀도와 재현율의 균형을 맞추기 위해 시맨틱 벡터와 전통적인 키워드 신호를 결합하는(하이브리드 방식) 경우가 많습니다.
중요한 이유
시맨틱 검색은 사용자가 적절한 어휘를 모르는 경우, 관련 콘텐츠가 다양한 방식으로 표현되는 경우, 또는 표현 방식보다 의도가 중요한 경우에 사용자 경험을 크게 향상시킵니다. 이는 기업 지식 베이스, 고객 지원 포털, 법률 및 의료 문서 검색, 이커머스 상품 검색, 그리고 검색 증강 생성(RAG) 시스템의 검색 단계를 구동합니다. 개념적으로 관련된 콘텐츠를 표면화함으로써 사람들이 자연스럽게 질문을 하는 방식과 정보가 저장되는 방식 사이의 간격을 줄여줍니다.
핵심 구성 요소
- 임베딩 모델: 텍스트를 밀집 벡터로 매핑하는 신경망(주로 트랜스포머)으로, sentence-transformers, OpenAI 임베딩, Cohere 임베드 모델 등이 있습니다.
- 벡터 데이터베이스: 대규모에서 빠른 최근접 이웃 조회를 위한 특수 저장소로, Pinecone, Weaviate, Milvus, pgvector 등이 있습니다.
- 유사도 측정: 후보를 정렬하는 데 사용되는 거리 측정 방식(코사인, 내적, 유클리드).
- 리랭커: 상위 후보의 점수를 재계산하여 정밀도를 높이는 선택적 교차 인코더 모델입니다.
- 하이브리드 검색: 희귀 용어, 고유명사, 정확한 식별자를 처리하기 위해 벡터 검색과 BM25 또는 키워드 필터를 결합합니다.
시맨틱 검색은 특히 대규모 언어 모델이 최신 또는 독점적인 정보에 근거한 답변을 생성하는 데 의존하기 때문에, 현대 AI 애플리케이션의 핵심 구성 요소가 되었습니다.