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Inverted Index와 TF-IDF 기반의 검색 엔진 구조 설계 및 구현
Building a Search Engine from Scratch: Lessons from Implementing TF-IDF
AI 요약
Context
문서 내 키워드 단순 매칭 방식의 비효율성을 해결하기 위한 검색 시스템 구축 필요성 대두. 초기 In-memory Map 기반의 단순 구조에서 데이터 영속성과 쿼리 효율성을 확보한 데이터베이스 중심으로의 아키텍처 전환 추진.
Technical Solution
- 단순 문서 순회 방식에서 Term이 Document를 가리키는 Inverted Index 구조로 설계 패러다임 전환
- NestJS 프레임워크 기반의 Indexer, Search Engine, Ranking Layer로 이어지는 파이프라인 구축
- TF(Term Frequency)와 IDF(Inverse Document Frequency)의 곱을 통한 문서별 관련성 스코어링 알고리즘 구현
- PostgreSQL 도입을 통한 document, term, term_document 테이블 간의 관계형 매핑 및 데이터 영속성 확보
- DB Transaction 기반의 Rollback 메커니즘을 적용하여 E2E 테스트 시 데이터 오염을 방지하는 테스트 환경 설계
- 테스트 가능성(Testability) 향상을 위한 서비스 레이어의 구조적 Refactoring 수행
실천 포인트
1. 대량의 텍스트 검색 시 Document-to-Term이 아닌 Term-to-Document 방식의 Inverted Index 도입 검토
2. 단순 빈도수가 아닌 희소성을 고려한 TF-IDF 알고리즘을 통한 검색 결과의 Relevance 향상
3. E2E 테스트 설계 시 Transactional Rollback을 통해 테스트 독립성과 데이터 무결성 유지
4. 기능 구현 단계부터 Testability를 고려한 서비스 계층 분리 및 인터페이스 설계