어드밴스드 검색: 검색의 다음 세대

"검색"이라고 하면 키워드 몇 개만 떠올리기 쉬운데요, 실제로는 그보다 훨씬 더 다양한 능력이 필요해요. 사용자가 뭘 원하는지 더 정확하고 맞춤화된 콘텐츠를 전달하는 것, 그게 진짜 검색의 역할이거든요. Qdrant의 어드밴스드 검색 기능은 이런 문제를 풀기 위한 다음 세대 검색 능력을 소개해요. 이 글에서는 그 핵심 구성 요소들을 하나씩 살펴볼게요.

⚠️ 참고: https://qdrant.tech/articles/advanced-search 슬러그는 공식 문서에서 404로 응답해요(해당 슬러그의 기사가 존재하지 않음). 아래 내용은 실제로 존재하는 Qdrant의 Advanced Search 솔루션 페이지(https://qdrant.tech/advanced-search/)를 바탕으로 정리했어요.

출처: Qdrant Advanced Search 솔루션 페이지

Qdrant로 검색하기

Qdrant는 검색을 한층 끌어올려요. 의미 검색(semantic search), 유사도 검색(similarity search), 멀티모달 검색(multimodal search), 하이브리드 검색(hybrid search) 능력을 제공해서, 정확하고 사용자 중심적인 결과를 만들어 줘요. 이커머스부터 헬스케어까지 다양한 산업의 애플리케이션에서 쓰이죠.

각각이 어떤 일을 하는지 간단히 살펴볼게요.

의미 검색의 핵심은 "검색어의 의미"를 이해하는 거예요. 단순한 키워드 일치가 아니라, 쿼리 벡터에 가장 가까운 데이터베이스 항목을 찾아내는 방식이에요. Qdrant는 이 유사도 검색을 최적화해서, 추천 시스템, RAG, 이미지 검색 같은 애플리케이션에서 정확성을 높이고 사용자 경험을 개선해요. "검색창에 입력한 문장과 가장 의미가 가까운 문서"를 찾는 것이죠.

텍스트 하이브리드 검색 (Hybrid Search for Text)

텍스트 검색을 더 똑똑하게 만들려면, 하나의 방식에만 의존하면 안 돼요. 하이브리드 검색은 dense 벡터 임베딩과 sparse 벡터(예: BM25)를 결합해서, 전통적인 키워드 검색을 넘어선 의미 기반 검색을 제공해요. 데이터의 더 깊은 의미를 이해하죠. 키워드가 정확히 일치해야 하는 경우와 의미가 중요해지는 경우를 함께 잡으려는 것이에요.

우리가 다루는 데이터는 텍스트만이 아니에요. 이미지, 음성, 비디오까지 다양한 형태가 존재하죠. 멀티모달 검색은 텍스트, 이미지, 오디오 같은 다양한 형태의 데이터를 한 번 벡터화해서 인덱싱하고 검색할 수 있게 해 줘요. 이를 통해 이미지로 이미지를, 텍스트로 이미지를 찾는 것 같은 포괄적인 검색 경험을 만들 수 있어요.

프리필터링 (Pre-Filtering that Works)

검색 속도와 통제력, 맥락 이해를 높이려면 필터가 먼저 동작하는 게 중요해요. Qdrant는 페이로드의 중첩된 항목(nested entry)에 대한 프리필터링을 지원해서, 검색 자체를 더 빠르게 만들어 줘요. 이 필터는 하이브리드 검색이나 멀티모달 검색과도 자연스럽게 결합돼요.

직접 시작해 보기

이런 기능들을 눈으로 확인하고 싶다면, Qdrant가 제공하는 데모와 튜토리얼이 좋은 출발점이에요.

  • Startup Semantic Search 데모: SentenceTransformer와 Qdrant로 스타트업 설명에 대한 의미 검색을 보여줘요. 전통적인 검색과 신경 검색(neural search)의 정확도를 비교해서 콘텐츠 발견을 더 잘하게 하죠.
  • Multimodal Semantic Search with FastEmbed 튜토리얼: 몇 줄의 코드로 제대로 된 멀티모달 의미 검색 시스템을 실행하는 법을 보여줘요. 데이터를 주석하거나 네트워크를 학습시킬 필요가 없어요.
  • Simple Neural Search: 생성된 임베딩이나 신경망 인코더를 매칭, 검색, 추천을 위한 완전한 애플리케이션으로 바꾸는 방법을 따라 해 볼 수 있어요.

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