PostgreSQL 기반 Hybrid Search로 정밀도와 의미론적 검색 동시 확보

Context

네트워킹 하드웨어와 같은 기술 카탈로그에서 단순 Keyword Search는 SKU나 약어 등 정확한 일치 항목 검색에 강하나, 의미적 유사성 파악에 한계 노출. Vector Search만 사용할 경우 모델의 추상화로 인해 구체적인 제품 스펙(포트 수, PoE 여부 등)의 정밀한 매칭 실패 가능성 존재.

Technical Solution

• PostgreSQL Full-text Search와 pgvector를 병행 운용하는 Hybrid Search 구조 설계로 Precision과 Recall 동시 확보
• 벡터 간 방향성에 집중하여 텍스트 길이 차이로 인한 영향을 최소화하는 Cosine Distance 메트릭 채택
• 서로 다른 점수 체계를 가진 두 검색 결과의 순위를 통합하기 위해 Reciprocal Rank Fusion(RRF) 알고리즘 적용
• 검색 속도 최적화를 위해 Vector Search에 HNSW 인덱스를 도입하여 고차원 데이터의 쿼리 지연 시간 단축
• 초기 단일 노드 구성 후 데이터 규모 및 트래픽 증가 시 Citus를 통한 분산 아키텍처로의 확장 경로 확보
• 도메인 특화 용어(SMF, MMF 등) 인식을 위해 512~768 차원의 기술 특화 Embedding Model 검토