1,600시간의 시행착오로 구축한 Semantic Search 기반 Personal Knowledge Base

Context

다양한 앱과 스토리지에 분산된 비정형 데이터로 인한 정보 파편화 발생. 단순 키워드 검색 기반의 기존 관리 방식으로는 컨텍스트 파악 및 지식 간 연결성 확보에 한계 노출.

Technical Solution

• Embedding Model을 통한 텍스트의 벡터화로 키워드 일치 여부와 무관한 Semantic Search 구현
• Neo4j Graph Database 기반의 지식 구조 설계로 데이터 간 유기적 관계 정의 및 추적
• Cosine Similarity 기반의 Connection Engine을 구축하여 서로 다른 도메인 간의 잠재적 상관관계 추출
• User Profile 및 History 기반의 Hallucination Detector를 설계하여 생성 AI의 허위 정보 생성 억제
• Knowledge Graph와 Embedding 모델을 결합한 Re-ranking 로직으로 검색 결과의 정밀도 향상

Impact

• 총 1,600시간 이상의 개발 투입 및 17차례의 Major Rewrite를 통한 시스템 최적화
• 1,847개의 Knowledge Entry를 대상으로 한 지식 자동 연결 및 패턴 인식 체계 구축
• 234시간의 Model Training을 통한 개인 맞춤형 지식 추출 효율 증대

Key Takeaway

단순 저장소를 넘어 AI를 통한 지식의 '재발견'을 위해서는 벡터 검색과 그래프 데이터베이스의 결합이 필수적이며, AI 의존도 증가에 따른 인지 능력 저하 및 Hallucination 제어 장치가 설계 단계부터 고려되어야 함.