Lucene 기반 텍스트 검색과 Vector Database의 하이브리드 검색 전략

Context

전통적인 Lucene 기반 텍스트 검색 엔진은 로그 분석이나 보안 분석과 같은 Exact-match 요구사항에 최적화된 구조임. 반면 사용자 중심의 Discovery 서비스에서는 키워드 일치 이상의 의미론적 맥락을 파악하는 Semantic Search의 필요성이 증가함.

Technical Solution

• Exact-match 중심의 Lucene 인덱싱 구조를 통한 정밀한 로그 및 보안 데이터 검색 구현
• Vector Database 도입을 통한 고차원 Embedding 데이터의 유사도 기반 Semantic Search 처리
• 서비스 목적에 따른 텍스트 검색과 Vector Search의 선택적 적용 및 상호 보완적 아키텍처 설계
• Video Embedding 확장을 통한 멀티모달 데이터 처리 범위 확대
• Local-agent Context 적용을 통한 검색 결과의 개인화 및 컨텍스트 최적화

Key Takeaway

데이터의 성격과 검색 목적(정밀도 vs 맥락)에 따라 전통적인 역색인 구조와 현대적인 Vector Indexing 구조를 적절히 혼합하는 전략적 선택이 필수적임.