Search AI 기반 애플리케이션

문제 & 배경: 다양한 데이터와 언어를 빠르고 정확하게 검색하고, 생성형 AI가 최신 내부 자료를 바탕으로 답하도록 만드는 일이 어려웠습니다.

기술 & 해결책: Elasticsearch에 텍스트·벡터·시맨틱 검색을 결합하고, 키워드 결과와 문맥 기반 결과를 함께 조정하는 하이브리드 검색 및 RAG 방식을 적용해 관련성 높은 결과와 응답을 제공했습니다.

교훈 & 주의점: 데이터 수집·동기화부터 검색 전략과 점수 조정까지 반복적으로 분석해야 하며, 모델과 필터를 목적에 맞게 선택해 정확도와 성능을 함께 최적화해야 합니다.