Elasticsearch 인덱싱 전 설계 단계에서 검색 정확도를 결정하는 4가지 핵심 설계 원칙

Context

단순한 엔진 설치와 데이터 로딩만으로는 검색 품질을 보장할 수 없는 한계가 존재함. 특히 Analyzer 설정 오류나 데이터 정규화 부재로 인한 검색 결과 누락 및 낮은 Relevance 문제는 쿼리 튜닝 단계가 아닌 초기 Index Design 단계에서 결정됨.

Technical Solution

• Search Intent 분석을 통한 사용자별(최종 고객 vs 내부 운영자) 검색 목적 분리 및 검색 가능 필드 차별화 설계
• Golden Query List 기반의 정량적 평가 기준 수립으로 BM25 유사도 기반 검색과 비즈니스 로직 기반 랭킹의 트레이드오프 관리
• Ingestion 단계에서의 데이터 Normalization을 통한 특수문자 제거 및 공백 문자 통일로 Indexing 정밀도 향상
• User Word와 Data Word 간의 간극 분석을 통한 Synonym 사전 구축 및 Analyzer 매핑 전략 수립
• 도메인 특성에 따른 Exact-match와 Keyword-search의 비중 조절을 통한 검색 경험 최적화