OpenSearch의 하이브리드 검색 소개

이 게시물은 OpenSearch를 활용한 키워드, 시맨틱, 하이브리드 검색 방식을 자동차 정비 데이터에 적용한 사례를 다룹니다.

OpenSearch의 특징

• 키워드(BM25)와 딥러닝 기반 시맨틱(벡터) 검색 지원
• 두 방식을 결합한 하이브리드 검색으로 검색 정확도 및 효율성 향상
• 완전 오픈소스, AWS 연동, 보안 기능, 도커 설치 및 Python 라이브러리 활용 가능

검색 방식별 구현 및 평가

• 키워드 검색: 용어 빈도 기반 빠른 검색, 단어 불일치 시 한계 존재
• 시맨틱 검색: 문서 임베딩과 벡터 유사도 활용, 다양한 표현 및 오타 대응 우수
• 하이브리드 검색: 두 검색 결과 점수 정규화 및 가중평균 병합, 종합적 검색 품질 구현

성능 개선 방안

• 임베딩 모델별 정확도와 처리 속도 균형 조정
• 동적 가중치 조절과 A/B 테스트 통한 최적화
• 벡터 데이터 구조 개편 및 점수 정규화 체계 구축

이 글은 RAG 기반 서비스에서 OpenSearch 하이브리드 검색의 실제 적용과 고도화 경험을 공유하며, 최신 AI 검색 기술과 오픈소스 솔루션의 활용 가치를 제시합니다.