Keyword 매칭 한계를 극복한 Embedding 기반 Semantic Search 설계

Context

기존의 키워드 기반 검색 시스템은 정확한 텍스트 일치에 의존하여 의미적 유사성 파악이 불가능한 한계 노출. 특히 'Book a flight'와 'Reserve an airline ticket' 같은 의미적 동의어를 처리하지 못해 검색 정확도가 저하되는 문제 발생.

Technical Solution

• 텍스트를 고차원 벡터로 변환하는 Dense Numerical Representation 도입을 통한 의미론적 공간 구축
• 의미적 유사도가 높은 데이터 간의 벡터 거리를 좁혀 Semantic Similarity를 수학적으로 계산하는 구조 설계
• 서비스 요구사항에 따른 Dimension 최적화로 저장 공간 및 연산 비용과 검색 정확도 사이의 Trade-off 조절
• 단순 Embedding을 넘어 Chunking, Metadata Filtering, Hybrid Search, Reranking을 결합한 Retrieval Pipeline 구축
• 고정된 규칙 대신 모델이 학습한 Hidden Semantic Features를 활용하여 문맥과 의도를 파악하는 검색 로직 구현