프로덕션 검색·정보 검색 시스템 경험
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Achmea Impact Ventures
gem.app“The Vespa audit was thorough, clearly structured, and addressed exactly what we needed—performance, scalability, and cost optimization. Their depth of search expertise and clear communication stood out throughout the engagement.”
“Searchplex delivered a hybrid, multilingual search solution that elevated our document retrieval system, resulting in faster & more precise searches across multiple languages. This capability was crucial for our legal tech needs.”
“Excited about this partnership. Many of the customers we speak to are held back by not having the development capacity in-house to build the solutions they want on Vespa. Searchplex can help with that.”
먼저 문제와 검색 워크로드를 이해합니다
모든 검색 문제에 새로운 플랫폼이 필요한 것은 아닙니다. 기존 Elasticsearch, OpenSearch 또는 Solr 환경에서도 검색어 처리, 후보 검색, 랭킹, 평가 체계를 개선해 검색 품질을 크게 높일 수 있습니다. 반대로 여러 차례 개선했는데도 아키텍처 자체가 제약이 되는 경우도 있습니다. Searchplex는 처음부터 특정 플랫폼으로의 마이그레이션을 전제로 하지 않습니다.
사용자가 보는 것은 검색창, 필터, 상품 목록, 추천 결과 또는 AI 어시스턴트의 답변입니다. 그 아래에는 데이터를 어떻게 모델링하고 색인할지, 어떤 문서나 상품을 후보군으로 가져올지, 어떤 조건으로 필터링하고 어떤 기준으로 랭킹할지, 어떤 지연 시간과 비용으로 결과를 제공할지가 있습니다. 검색·정보 검색 엔지니어링(Retrieval Engineering)은 이 검색 계층을 설계하고, 구현하고, 측정하는 작업입니다.
현대적인 검색 시스템에서는 풀텍스트 검색, 어휘 검색, 벡터 검색, 시맨틱 검색, 하이브리드 검색, 필터링, 랭킹, 리랭킹, 실시간 업데이트, ML 기반 랭킹을 함께 사용해야 할 수 있습니다. 중요한 것은 모든 기술을 도입하는 것이 아니라, 실제 검색어와 데이터에 필요한 조합을 선택하는 것입니다.
Elasticsearch·OpenSearch·Solr 검색 시스템 고도화
많은 조직이 Elasticsearch, OpenSearch 또는 Apache Solr를 검색 플랫폼으로 사용하고 있습니다. 이들은 성숙한 기술이며, 많은 검색 시스템에서는 지금도 적절한 선택입니다. 핵심 질문은 플랫폼이 오래되었는지가 아닙니다. 현재 제품이 요구하는 검색 품질과 기능을 기존 아키텍처가 계속 감당할 수 있는가입니다.
검색 품질 개선이 아키텍처 제약 때문에 더 이상 진전되지 않거나, 벡터 검색이나 하이브리드 검색을 별도 시스템으로 붙여야 하거나, 필터링과 랭킹을 함께 사용할 때 지연 시간이나 비용이 크게 증가하는 경우에는 검색 플랫폼 고도화나 검색엔진 교체를 검토할 가치가 있습니다. Searchplex의 원칙은 마이그레이션 전에 진단하는 것입니다.
데이터 모델, 색인, 후보 검색, 랭킹, 인프라
실제 병목이 어디에 있는지 먼저 파악합니다.
설정, 검색 관련성, 평가 체계
여기서 해결할 수 있다면 기존 검색 시스템을 개선합니다.
아키텍처 자체가 제약
전환했을 때 무엇이 개선되는지를 측정 가능한 방식으로 검증합니다.
검색엔진 마이그레이션은 스키마를 변환하고 새로운 클러스터를 실행하는 것만으로 끝나지 않습니다. 대표적인 검색어와 검색어 유형을 기준으로 검색 결과, 랭킹, 필터링, 지연 시간, 처리량, 색인 및 갱신 성능, 인프라 비용을 비교합니다. 중요한 검색어 유형에서 새로운 검색 플랫폼이 기존과 동등하거나 더 나은 검색 품질을 제공하는지 확인한 뒤 이전합니다.
Vespa.ai 컨설팅, 마이그레이션 및 구축
Searchplex는 먼저 검색 및 정보 검색 문제를 이해한 뒤 플랫폼을 선택합니다. 복잡한 프로덕션 검색 시스템에서는 Vespa.ai가 강력한 선택지가 되는 경우가 많습니다. 하나의 검색 서빙 플랫폼에서 어휘 기반 검색, 벡터 검색, 필터링, 랭킹, 다단계 랭킹, ML 추론, 실시간 업데이트를 함께 사용할 수 있기 때문입니다.
하이브리드 검색, 벡터 검색, Learning to Rank, 리랭킹, 추천, 개인화, RAG, AI Search, AI 에이전트를 하나의 기반에서 지원하기에 적합합니다. Searchplex는 Vespa.ai Official Partner이자 Vespa Project & Implementation Partner입니다. Vespa Cloud 또는 자체 호스팅(self-hosted) 방식 중 조직의 기술 요구사항과 운영 모델에 맞는 구성을 함께 검토합니다.
평가 및 Proof of Concept
마이그레이션
구축
검색 품질 및 랭킹 개선
최적화 및 지원
검색 품질, 검색 랭킹, 검색어 이해
검색 품질은 검색엔진을 도입했다고 자동으로 좋아지는 것이 아닙니다. 사용자의 정보 요구에 맞는 검색 결과 후보군을 충분히 가져오고 있는지, 중요한 결과를 상위에 랭킹하고 있는지, 검색어의 의미와 구조를 제대로 이해하고 있는지를 지속적으로 평가해야 합니다.
검색어 유형을 구분합니다
한국어 검색: 형태소 분석부터 시맨틱 검색까지
측정 가능한 엔지니어링 과정
AI Search, RAG, AI 에이전트
LLM이나 에이전트가 사용할 수 있는 정보는 앞단의 후보 검색과 랭킹에 크게 의존합니다. 필요한 문서가 검색 결과 후보군에 포함되지 않거나 랭킹이 너무 낮아 컨텍스트에 들어가지 않는다면, 이후 단계에서 LLM만으로 안정적으로 보완하기는 어렵습니다.
임베딩과 벡터 검색만으로는 부족합니다
여러 번의 검색, 하나의 검색 기반
현재 제약이 있는 곳에서 시작합니다
어떤 팀에는 Search Stack Audit이 필요하고, 어떤 팀에는 Vespa.ai 마이그레이션, Relevance Engineering, Proof of Concept 또는 신규 구축(greenfield build)이 필요합니다.
Search Stack Audit
Migration & Modernization
Relevance Engineering
Proof of Concept & Build
검색이 제품 가치와 직접 연결되는 영역
E-commerce 및 Product Discovery
Marketplace Search
Enterprise Search 및 지식 검색
법률·세무·규제 정보 검색
유럽의 복잡한 검색 시스템 경험
세무 리서치 검색
Nextens의 세무 리서치 제품을 지원하는 프로덕션 검색 시스템을 진단하고 검색 아키텍처를 재설계했습니다. 검색 관련성, 버전 관리 콘텐츠 처리, 검색 결과 제어성 등을 개선하는 작업을 수행했습니다.
Semantic Search에서 Hybrid·Multilingual Retrieval로
CuratedAI가 순수 시맨틱 검색에서 Vespa.ai 기반의 하이브리드·다국어 검색 구조로 전환하는 작업을 지원했습니다. EU 및 벨기에 법률 정보를 영어, 프랑스어, 네덜란드어로 검색하는 시스템입니다.
특허 검색 Vespa.ai 아키텍처 진단
Vespa.ai 기반 프로덕션 특허 검색 플랫폼에 대해 검색 동작, 데이터 표현, 인프라, 성능을 포함한 아키텍처 진단을 수행했습니다.
다국어 검색과 글로벌 검색 시스템 경험
Searchplex는 한국어·일본어·중국어를 포함한 CJK 언어와 기타 글로벌 언어를 대상으로 한 다국어 검색 시스템 및 검색 플랫폼에 대한 실무 경험을 갖고 있습니다.
다국어 검색은 단순한 번역 문제가 아닙니다. 형태소 분석, 토큰화, 정규화, 표기 차이, 동의어, 검색어 이해, 랭킹, 평가 방식은 언어와 도메인에 따라 달라질 수 있습니다. 적절한 설계는 실제 검색어, 콘텐츠, 검색 요구사항을 기준으로 결정해야 합니다.
이 경험에는 글로벌 기업의 대규모 검색 시스템에서 쌓은 실무 경험도 포함되며, 현재의 검색 플랫폼 고도화, 검색 품질 개선, 다국어 검색, Vespa.ai 구축에 활용됩니다.
한국어로 작성되는 문서, 사양서 및 비동기 프로젝트 커뮤니케이션은 지원할 수 있습니다. 회의와 구두 기술 커뮤니케이션은 영어로 진행합니다.
Searchplex 소개
Searchplex B.V.는 네덜란드 암스테르담을 기반으로 하는 Search & Retrieval Engineering 전문 기업입니다.
유럽 및 글로벌 프로덕트, 엔지니어링, 검색 팀과 함께 검색 품질, 확장성, 지연 시간 및 안정성이 중요한 프로덕션 시스템을 설계하고 개선합니다. Searchplex는 Vespa.ai Official Partner입니다. Searchplex는 현재 한국 법인이나 한국 오피스를 운영하고 있지 않습니다. 이 한국어 페이지는 한국의 검색 플랫폼, 검색 품질 및 검색 관련성 엔지니어링 팀이 Searchplex의 전문 영역과 Vespa.ai 역량을 확인할 수 있도록 제공됩니다.
자주 묻는 질문
현재 제약이 있는 곳에서 시작합니다
처음부터 답을 정하기보다 현재 검색 시스템에서 무엇이 실제 제약인지부터 확인합니다.