텍스트와 벡터가 함께 사는 인덱스를 만드는 과정
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AI 요약
이 글은 AI가 원문을 분석하여 핵심 내용을 요약한 것입니다.
이 게시물은 텍스트와 벡터를 함께 사용하는 하이브리드 검색 인덱스 구축 과정과 설계 선택을 정리한 글입니다.
핵심 내용
- 문제: 키워드 기반 검색의 자연어 문장 질의 처리 한계
- 문장 임베딩 모델 선정: Amazon Titan Embedding v2 선택 이유로 장문 처리·다국어 지원·Bedrock 통합에 따른 운영 편의성
- 검색 엔진 선정: OpenSearch 선택 이유로 기존 Elasticsearch 호환성 및 KNN을 통한 벡터·키워드 하이브리드 지원
- 인덱스 필드 설계: title, description, tags 텍스트 필드와 text_embedding 벡터 필드, meta 필터링 정보
- 데이터 파이프라인: 배치로 초기 전체 인덱싱 후 ETL로 신규 데이터 자동 인덱싱
- 성과 및 향후 과제: 자연어 유사 표현 처리 성과, RAG 연계 가능성, 순위·부스팅 최적화 및 다국어·동적 검색 조합 필요
