벡터 검색이란?

쉽게 이해하면

“배송이 늦었어요”라는 문의에 “출고 지연 대응” 문서를 찾는 상황을 떠올려 보세요. 글자가 일치하는지뿐 아니라 표현의 관련성을 활용하면 검색 범위를 넓힐 수 있습니다. 반면 계약 번호처럼 정확한 문자열이 핵심인 질문은 다른 검색 방식이 더 잘 맞을 수 있습니다.

예를 들어 제품명은 비슷하지만 모델 번호가 다른 두 매뉴얼이 가까운 결과로 나올 수 있습니다. 이때 가장 유사한 문서를 그대로 사용하는 대신 제품 코드·버전 같은 조건을 확인해야 합니다. 실제 업무에서는 키워드 검색과 함께 쓰는 혼합 검색도 검토할 수 있습니다.

알아둘 점

검색 후보와 최종 근거

먼저 후보를 넓게 찾은 뒤 질문에 맞는지 다시 정렬하거나 필터링할 수 있습니다. 검색 결과가 많아지는 것과 필요한 조항을 정확히 찾는 것은 다른 목표입니다.

조건 필터

고객·부서·문서 상태·시행일 등을 별도로 관리해야 합니다. 특히 유사도 점수가 높다는 이유로 다른 조직의 비공개 자료를 반환해서는 안 됩니다.

측정할 것

답을 알고 있는 대표 질문을 만들고 필요한 문서가 후보에 포함되는지 확인합니다. 관련 없는 결과가 얼마나 섞이는지도 함께 살펴야 검색 개선 방향을 알 수 있습니다.

비슷한 용어와의 차이

키워드 검색

단어·코드 등의 일치를 중심으로 탐색

벡터 검색

숫자 표현의 유사도를 중심으로 탐색

혼합 검색

여러 검색 방식을 조합해 후보를 찾음