하이브리드 검색(Hybrid Search)이란?

(참조 자료: Hybrid Search: An Overview)

하이브리드 검색이란?

하이브리드 검색(Hybrid search)은 일반적으로 보다 포괄적이고 정확한 결과를 제공하기 위해 여러 검색 방법론이나 기술을 결합하는 검색 접근 방식을 말합니다. 정보 검색이라는 맥락에서 하이브리드 검색은 종종 기존의 키워드 기반 검색과 자연어 처리(NLP), 시맨틱 검색(Semantic search), 머신 러닝과 같은 고급 기술을 혼합하는 것을 포함합니다.

하이브리드 검색은 다양한 실제 애플리케이션에서 구현되고 있습니다. 회사 내에서 하이브리드 검색을 활용하는 기업용 검색 엔진은 직원들이 회사의 지식 기반 내에서 필요한 정보를 정확하게 찾을 수 있도록 지원합니다. 이커머스 웹사이트에서도 검색 기능을 개선하기 위해 하이브리드 검색을 도입하여 고객이 정확한 제품명을 모르더라도 자신의 니즈와 완벽하게 일치하는 제품을 찾을 수 있도록 하고 있습니다. 기존의 웹 검색 엔진에서도 사용자에게 보다 관련성 높고 정확한 결과를 제공하기 위해 하이브리드 검색을 사용하기 시작했습니다.

하이브리드 검색은 어떻게 작동되는가?

하이브리드 검색은 더 나은 결과를 제공하기 위해 기존의 키워드 기반 검색(Sparse vectors)과 최신 시맨틱 검색(Dense vectors)을 결합하는 방식으로 작동합니다. 작동 방식에 대한 자세한 분석은 다음과 같습니다:

1. 키워드 기반 검색(Sparse vectors)

기존 검색 엔진에서 쿼리와 문서는 Sparse vectors로 표현되며, 각 디멘션(Dimension)은 어휘의 고유한 용어에 해당합니다. 이러한 벡터는 대부분 0으로 구성되며, 0이 아닌 항목은 쿼리 또는 문서의 특정 용어만을 나타냅니다. 용어 빈도 역 문서 빈도(TF-IDF) 및 역 인덱싱(Inverted indexing)과 같은 기술은 쿼리 키워드와 문서를 효율적으로 일치시키는 데 도움이 됩니다. 이 방법은 정확한 일치 항목을 찾는 데 빠르고 효과적입니다.

2. 시맨틱 검색(Dense Vectors)

시맨틱 검색(Semantic search)에서 쿼리와 문서는 모두 단어 임베딩 (예: Word2vec, GloVe) 또는 문맥 임베딩(예: BERT, GPT) 같은 기술을 사용해 저차원 공간에서 고밀도 벡터로 표현됩니다. Dense vectors는 단어와 구문의 의미적 의미를 포착하게 됩니다. 임베딩 모델은 대규모 말뭉치(Large corpora)를 학습하여 단어 간의 문맥과 관계를 이해합니다. 이 모델은 텍스트를 의미적 유사성을 반영하는 고밀도 벡터로 변환합니다.

3. Sparse Vector와 Dense Vector의 결합

하이브리드 검색 시스템에서는 문서에 대해 Sparse & Dense vectors가 모두 생성되어 각각의 인덱스에 저장됩니다. Sparse index는 키워드 기반 검색을 지원하고, Dense index는 시맨틱 검색을 지원합니다. 사용자가 쿼리를 제출하면 이를 처리하여 Sparse와 Dense vectors 모두를 생성합니다. 그런 다음 시스템은 두 인덱스를 모두 검색하여 관련 문서를 검색합니다.

4. 검색 및 순위(Retrieval and Ranking)

시스템은 Sparse index (키워드 일치)와 Dense index (시맨틱 일치)를 모두 사용하여 초기 후보 문서 세트를 검색합니다. 그런 다음 검색된 문서는 Sparse & Dense vectors의 관련성 점수 조합을 기반으로 다시 순위를 매깁니다. 머신 러닝 모델은 쿼리의 문맥, 사용자 행동, 그리고 문서의 관련성을 고려하여 최종 순위를 최적화할 수 있습니다.

키워드 검색 vs. 시맨틱 검색 vs. 하이브리드 검색

이제 하이브리드 검색의 작동 방식을 살펴보았으니 키워드, 시맨틱, 하이브리드 검색의 주요 차이점과 유사점을 살펴보겠습니다.

기능	키워드 검색	시맨틱 검색	하이브리드 검색
벡터 형태	Sparse vectors	Dense vectors	Sparse + Dense vectors
방법	정확한 키워드 매칭	문맥과 의미의 이해	키워드 매칭과 시맨틱 방식의 결합
사용된 기술	TF-IDF, inverted index	단어 임베딩 (Word2vec, GloVe), 문맥적 임베딩 (BERT, GPT)	TF-IDF, inverted index, 단어 임베딩, 문맥적 임베딩
관련성	정확한 단어 매칭	의미적 유사성 캡처	정확한 단어 매칭과 시맨틱 관련성 간의 균형
강점	빠르고 효율적인 정확한 매칭	동의어, 문맥 및 의미를 잘 처리함	두 가지 강점을 모두 활용하여 보다 정확하고 관련성 높은 결과 제공
약점	정확한 용어가 없는 관련 문서 누락	연산 집약적, 정확한 일치 항목을 놓칠 수 있음	구현 및 유지 관리가 더 복잡해짐
쿼리 처리	정확한 키워드가 필요	자연어 쿼리 이해	정확한 쿼리와 자연어 쿼리를 모두 처리
사용 사례	간단한 검색, 데이터베이스 조회	복잡한 쿼리, 사용자의 의도 이해	엔터프라이즈 검색, 디지털 라이브러리, e-커머스 등

궁극적으로 최적의 검색 기술은 개별 사용 사례의 특정한 니즈와 상황에 따라 달라집니다. 하이브리드 검색은 키워드 및 시맨틱 검색의 강점을 활용하여 가장 관련성이 높고 정확한 결과를 제공하기 때문에 많은 최신 애플리케이션에 가장 적합한 선택이 될 수 있습니다. 하지만 원하는 사용 사례의 구체적인 맥락과 니즈가 궁극적으로 결정의 기준이 되어야 합니다.

왜 하이브리드 검색인가?

하이브리드 검색은 키워드 기반 검색과 시맨틱 검색 기술의 강점을 결합하여 보다 다양하고 효과적인 검색 솔루션을 제공하기 때문에 많은 시나리오에서 가장 적합한 옵션입니다. 다음은 하이브리드 검색을 활용해야 하는 몇 가지 이유입니다.

1. 관련성 및 정확성 향상

하이브리드 검색은 키워드 검색의 정확한 키워드 매칭 기능과 시맨틱 검색의 문맥적 이해를 모두 활용합니다. 이 조합을 통해 정확한 키워드 매칭 검색과 의미론적으로 연관성이 있는 결과를 모두 검색할 수 있습니다. 정확한 키워드 쿼리를 효율적으로 처리하는 동시에 다른 용어를 사용하지만 동일한 의미를 공유하는 관련성 있는 결과를 캡처할 수 있습니다.

2. 쿼리 처리 향상

하이브리드 검색은 간단하고 정확한 키워드 쿼리와 복잡한 자연어 쿼리를 모두 처리할 수 있어 다양한 사용자 니즈에 맞게 다용도로 사용할 수 있습니다. 하이브리드 검색은 쿼리의 맥락과 의도를 이해함으로써 보다 직관적이고 정확한 결과를 제공하여 전반적인 사용자 경험을 향상시킬 수 있습니다.

3. 종합적인 결과

하이브리드 검색은 정확한 키워드와 일치하거나 검색어와 의미론적으로 관련이 있는 문서 등 관련 문서를 놓치지 않도록 보장합니다. 사용자는 한 번의 검색 시도로 원하는 것을 찾을 가능성이 높아져 여러 번 검색할 필요가 줄어듭니다.

4. 적응성

하이브리드 검색은 특정 검색어와 사용자 행동에 따라 키워드 일치와 의미론적 연관성에 부여되는 가중치를 동적으로 조정할 수 있습니다. 머신 러닝 모델을 사용하여 사용자 상호 작용과 피드백을 학습함으로써 검색 결과의 관련성과 순위를 지속적으로 개선할 수 있습니다.

5. 최적화된 성능

시맨틱 검색만으로는 연산 집약적일 수 있지만, 키워드 검색과 결합하면 Sparse vectors를 사용해 결과를 효율적으로 초기 필터링한 다음 Dense vectors를 사용해 보다 세부적인 순위를 매길 수 있습니다. 하이브리드 접근 방식은 키워드 기반 처리와 시맨틱 기반 처리 간의 부하를 분산하여 효과적으로 확장하도록 설계할 수 있습니다.

6. 애플리케이션의 다양성

하이브리드 검색은 다양하고 복잡한 쿼리가 일반적인 기업 환경에 이상적이며, 직원들이 빠르고 정확하게 정보에 액세스할 수 있도록 해줍니다. 사용자의 의도와 맥락을 이해함으로써 이커머스에서 제품 검색을 개선하여 더 나은 제품 추천과 매출 증대로 이어집니다. 디지털 라이브러리 및 아카이브에서는 특정 문서와 주제별 관련 콘텐츠를 모두 검색할 수 있어 연구자와 학계에서도 유용하게 사용할 수 있습니다.

하이브리드 검색은 검색 프로세스를 단일 기법으로 제한하지 않습니다. 키워드와 시맨틱 검색 방법을 모두 통합하면 현대 사용자의 다양하고 복잡한 니즈를 충족하는 데 적합한 종합적인 검색 환경을 제공합니다. 이러한 기능은 정확성, 관련성, 사용자 만족도가 중요한 환경에서 특히 유용합니다.

하이브리드 검색을 시작하는 방법

하이브리드 검색을 시작하려면 다음과 같이 키워드 기반 검색과 시맨틱 검색 기능을 모두 통합하는 단계를 시작하세요.

1. 하이브리드 검색 플랫폼의 이해와 선택

자세히 알아보기 전에 하이브리드 검색이 무엇인지 이해하는 것이 중요합니다. 하이브리드 검색은 기존의 키워드 기반 검색(Sparse vectors)과 시맨틱 검색(Dense vectors)을 결합하여 검색 결과의 정확도와 관련성을 향상시킵니다. 기본 사항을 이해했다면 하이브리드 검색 기능을 지원하는 검색 플랫폼을 선택하세요. 몇 가지 인기 있는 옵션들은 Couchbase, Elasticsearch, Algolia, 그리고 Amazon Kendra 등이 있습니다.

2. 검색 환경 설정

플랫폼을 선택했으면 설정 지침에 따라 검색 환경을 설정하고 실행하세요. 설정에는 일반적으로 다음이 포함됩니다:

• 플랫폼 설치 또는 클라우드 서비스 구독하기
• 데이터를 저장할 검색 인덱스 구성하기
• 액세스 제어 및 보안 조치 설정하기

3. 데이터 인덱싱

Sparse vectors와 Dense vectors를 사용해 데이터를 준비하고 색인하세요:

• Sparse vectors: TF-IDF와 역 인덱싱(Inverted indexing)과 같은 기존 인덱싱 기술을 사용합니다.
• Dense vectors: 단어 임베딩 또는 문맥 임베딩(예: Word2vec, GloVe, BERT, GPT)을 사용하여 Dense vectors를 생성합니다.

4. 쿼리 처리 구현

사용자가 쿼리를 제출하면 이를 처리하여 Sparse vectors와 Dense vectors를 모두 생성할 수 있습니다. 이 작업에는 다음이 포함됩니다:

• 키워드 기반 검색을 위해 쿼리 토큰화 및 정규화하기
• 임베딩 모델을 사용하여 쿼리를 시맨틱 검색을 위한 Dense vectors로 변환하기

5. 두 인덱스의 결과 결합

Sparse vectors(키워드 검색)와 Dense vectors(시맨틱 검색) 모두에서 문서를 검색합니다. 두 인덱스의 관련성 점수를 기반으로 결과를 결합하고 순위를 다시 매깁니다. 머신 러닝 모델을 사용하여 이 순위 재지정 프로세스를 최적화할 수 있습니다.

6. 최적화 및 개선

하이브리드 검색 설정을 지속적으로 최적화하고 개선하세요:

• 사용자 행동 및 피드백 분석
• 키워드 및 시맨틱 관련성에 할당된 가중치 조정하기
• 임베딩 모델을 업데이트하고 새로운 데이터로 재학습하기

결론

하이브리드 검색은 키워드 기반 검색과 시맨틱 검색 기술의 강점을 결합하여 보다 정확하고 관련성이 높으며 포괄적인 검색 결과를 제공합니다. 정확한 키워드 매칭을 위한 Sparse vectors와 문맥과 시맨틱 의미 이해를 위한 Dense vectors를 모두 활용하는 하이브리드 검색은 다양하고 복잡한 쿼리를 처리할 수 있는 성숙하고 강력한 솔루션을 제공합니다.