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전통 검색 한계 인식·벡터 검색 도입·하이브리드 접근 경험 연결 중심으로 푸는 결
전통적인 키워드 기반 검색은 단어가 정확히 일치해야 결과가 나오는 구조라 사용자가 "파란 운동화"를 "청색 스니커즈"로 검색하면 놓치는 경우가 생깁니다. AI/ML로 이 스택을 재구성하는 방향으로는 임베딩 기반 벡터 검색을 도입해 의미가 비슷한 쿼리와 문서를 연결하는 방식이 가장 직접적인 접근이라고 생각합니다.
FAISS나 OpenSearch의 벡터 검색 기능을 활용해 쿼리를 벡터로 변환하고, 상품 설명과의 코사인 유사도로 결과를 뽑으면 표현 방식이 달라도 의미 기반으로 매칭이 가능해집니다. 학부 프로젝트에서 문서 검색에 sentence-transformers를 적용해본 경험이 있는데, 키워드 검색과 벡터 검색을 혼합하는 하이브리드 방식이 단독 사용보다 정확도가 높았습니다. 사용자 클릭 로그와 구매 이력을 활용해 검색 결과 랭킹을 개인화하는 방향도 함께 고려할 수 있다고 봅니다. 완전히 대체하기보다 기존 스택 위에 점진적으로 결합하는 방식이 실무에서 더 안정적이라고 생각합니다.
이 결의 특징
키워드 검색의 한계('파란운동화'를 '청색스니커즈'로 검색시 놓침)를 구체적으로 지적하고, 임베딩 기반 벡터 검색(FAISS·OpenSearch)을 직접적 접근으로 제시합니다. 자신의 경험에서 키워드+벡터 하이브리드 방식이 단독보다 정확도가 높았음을 입증합니다.
이 결이 통하는 자리
검색 정확도 개선이 사용자 만족도를 좌우하는 상품 조직에서 통합니다. 기존 스택 위에 점진적으로 벡터 검색을 결합하는 태도가, 대규모 시스템의 변경 리스크를 인식하면서도 개선을 추진하는 엔지니어링 판단을 보여줍니다.