AI 검색 용어집: Vector Search
사용자가 같은 뜻을 다른 표현으로 말하면 단순 키워드 검색만으로는 관련 문서를 놓칠 수 있습니다.
Vector Search는 문장이나 이미지를 숫자 벡터로 바꿔 의미가 가까운 대상을 찾는 방식입니다.
한 문장으로 잡으면
- Vector Search는 텍스트, 이미지, 오디오 같은 데이터를 숫자 벡터로 바꾼 뒤 가까운 벡터를 찾는 검색 방식입니다.
핵심 포인트
포인트 1
문장 표현이 달라도 의미가 가까우면 가까운 위치에 놓입니다.
포인트 2
거리 계산에는 cosine similarity, dot product, Euclidean distance 같은 방식이 쓰입니다.
포인트 3
검색 품질은 embedding model과 데이터 전처리에 크게 영향을 받습니다.
어디에 쓰이나
유사 질문 찾기
`로그인이 자꾸 풀려요`와 `세션이 만료됩니다`처럼 표현은 달라도 의미가 가까운 글을 찾습니다.
추천 시스템
사용자가 읽은 글과 의미가 가까운 글을 추천할 때 쓰입니다.
RAG 검색
질문과 의미가 가까운 문서를 찾아 LLM 답변의 근거로 넣습니다.
헷갈리기 쉬운 부분
- 자연어 질문, 유사 문서 추천, 이미지 검색, RAG 검색에 자주 쓰입니다.
- 정확한 문자열 검색에는 BM25나 filter를 함께 쓰는 편이 안전합니다.
기억할 것
- Vector Search는 단어 일치보다 의미의 가까움을 봅니다.
- 정확한 이름·코드·숫자가 중요하면 키워드 검색과 함께 써야 안전합니다.