Semantic Search 개요 — 개념과 흐름
Semantic Search 개요
시맨틱 검색은 의미를 벡터 공간에 담아 유사한 걸 찾는 검색이에요. 질의와 문서를 같은 임베딩 모델로 벡터화하고, 벡터 간 거리를 잰 순서대로 결과를 돌려줘요.
기본 흐름
- 문서 본문을 임베딩 모델로 벡터로 변환
- 벡터를 벡터 DB(예: Pinecone)에 인덱싱
- 검색 질의도 같은 모델로 임베딩
- 질의 벡터와 가장 가까운 벡터를 거리 기준으로 정렬해 반환
키워드 검색과의 차이
어휘 검색은 "정확한 단어가 있나"를 보지만, 시맨틱 검색은 "의미가 가깝나"를 봐요. 그래서 동의어·유사 개념·자연스러운 문장 표현도 잘 잡아내요. 대신 의미를 제대로 담는 임베딩 모델 선택과 벡터 공간이 일치해야 결과가 좋아요.