하이브리드 검색

벡터 검색만으로는 부족합니다

Sonamu로 상품 검색 API를 만들었습니다:

@api({ httpMethod: 'POST' })
async searchProducts(query: string) {
  const embedding = await Embedding.embedOne(query, 'voyage', 'query');
  
  const results = await this.getPuri().raw(`
    SELECT name, description,
      1 - (embedding <=> ?) AS similarity
    FROM products
    ORDER BY embedding <=> ?
    LIMIT 10
  `, [
    JSON.stringify(embedding.embedding),
    JSON.stringify(embedding.embedding),
  ]);
  
  return results.rows;
}

문제 발생: 사용자가 “MacBook Pro 14”로 검색하면?

✅ “MacBook” → 찾음 (의미 유사)
✅ “맥북 프로” → 찾음 (한글도 OK)
❌ “MBP14” → 못 찾음 (정확한 모델명)
❌ “SKU-12345” → 못 찾음 (상품 코드)

벡터 검색의 한계:

정확한 제품명, 모델명에 약함
상품 코드, SKU 같은 고유 식별자 못 찾음
기술 용어, 약어에 취약

하이브리드 검색이란?

벡터 검색(의미) + 전문 검색/FTS(키워드)를 결합합니다. 장점:

벡터: 의미 이해, 동의어, 오타
FTS: 정확한 키워드, 부분 매칭
결합: 최고의 정확도

Sonamu에서 구현하기

1. PostgreSQL FTS 설정

먼저 전문 검색(FTS)을 준비합니다.

tsvector 컬럼 추가

// migrations/20240101_add_fts.ts
export async function up(knex: Knex): Promise<void> {
  await knex.schema.table('products', (table) => {
    table.specificType('search_vector', 'tsvector');
  });
  
  // 초기 데이터 생성
  await knex.raw(`
    UPDATE products
    SET search_vector = 
      setweight(to_tsvector('simple', coalesce(name, '')), 'A') ||
      setweight(to_tsvector('simple', coalesce(description, '')), 'B')
  `);
  
  // GIN 인덱스
  await knex.raw(`
    CREATE INDEX idx_products_search
    ON products USING GIN (search_vector)
  `);
}

포인트:

'simple': 한국어 + 영어 처리
setweight: 제목(A)에 더 높은 가중치
GIN 인덱스: 빠른 검색

자동 업데이트 트리거

export async function up(knex: Knex): Promise<void> {
  // 트리거 함수
  await knex.raw(`
    CREATE FUNCTION products_search_trigger() RETURNS trigger AS $$
    BEGIN
      NEW.search_vector :=
        setweight(to_tsvector('simple', coalesce(NEW.name, '')), 'A') ||
        setweight(to_tsvector('simple', coalesce(NEW.description, '')), 'B');
      RETURN NEW;
    END;
    $$ LANGUAGE plpgsql;
  `);
  
  // 트리거 생성
  await knex.raw(`
    CREATE TRIGGER tsvector_update
    BEFORE INSERT OR UPDATE ON products
    FOR EACH ROW EXECUTE FUNCTION products_search_trigger();
  `);
}

이제 상품 추가/수정 시 자동으로 search_vector가 업데이트됩니다.

2. Sonamu Model에서 하이브리드 검색

import { BaseModelClass, api } from "sonamu";
import { Embedding } from "sonamu/vector";

class ProductModelClass extends BaseModelClass {
  @api({ httpMethod: 'POST' })
  async hybridSearch(
    query: string,
    vectorWeight: number = 0.7,
    ftsWeight: number = 0.3,
    limit: number = 10
  ) {
    // 1. 쿼리 임베딩
    const embedding = await Embedding.embedOne(query, 'voyage', 'query');
    
    // 2. 하이브리드 검색 SQL
    const results = await this.getPuri().raw(`
      WITH vector_results AS (
        SELECT 
          id,
          1 - (embedding <=> ?) AS vector_score
        FROM products
        WHERE embedding IS NOT NULL
      ),
      fts_results AS (
        SELECT 
          id,
          ts_rank(search_vector, plainto_tsquery('simple', ?)) AS fts_score
        FROM products
        WHERE search_vector @@ plainto_tsquery('simple', ?)
      )
      SELECT 
        p.id,
        p.name,
        p.description,
        p.price,
        COALESCE(v.vector_score, 0) AS vector_score,
        COALESCE(f.fts_score, 0) AS fts_score,
        (COALESCE(v.vector_score, 0) * ? + COALESCE(f.fts_score, 0) * ?) AS hybrid_score
      FROM products p
      LEFT JOIN vector_results v ON p.id = v.id
      LEFT JOIN fts_results f ON p.id = f.id
      WHERE v.id IS NOT NULL OR f.id IS NOT NULL
      ORDER BY hybrid_score DESC
      LIMIT ?
    `, [
      JSON.stringify(embedding.embedding),  // vector
      query,  // fts (1)
      query,  // fts (2)
      vectorWeight,   // 0.7
      ftsWeight,      // 0.3
      limit,
    ]);
    
    return results.rows.map(row => ({
      id: row.id,
      name: row.name,
      price: row.price,
      vectorScore: parseFloat(row.vector_score.toFixed(3)),
      ftsScore: parseFloat(row.fts_score.toFixed(3)),
      hybridScore: parseFloat(row.hybrid_score.toFixed(3)),
    }));
  }
}

SQL 설명:

vector_results: 벡터 유사도 계산
fts_results: FTS 점수 계산
LEFT JOIN: 둘 중 하나라도 매칭되면 포함
가중 평균: (벡터 * 0.7) + (FTS * 0.3)

가중치 전략

언제 어떤 가중치를?

균형형 (기본)

vectorWeight: 0.7,
ftsWeight: 0.3

용도: 일반적인 검색
예: 블로그, 문서, 지식 베이스

의미 중심

vectorWeight: 0.9,
ftsWeight: 0.1

용도: 의미 이해가 중요한 경우
예: Q&A, 고객 지원, 추천

키워드 중심

vectorWeight: 0.3,
ftsWeight: 0.7

용도: 정확한 매칭이 중요한 경우
예: 상품 코드, 모델명, 기술 용어

Sonamu에서 동적 조정

@api({ httpMethod: 'POST' })
async smartSearch(query: string, limit: number = 10) {
  // 쿼리 길이에 따라 자동 조정
  let vectorWeight = 0.7;
  let ftsWeight = 0.3;
  
  if (query.length < 10) {
    // 짧은 쿼리: 키워드 우선
    // 예: "MBP", "SKU-123"
    vectorWeight = 0.3;
    ftsWeight = 0.7;
  } else if (query.length > 50) {
    // 긴 쿼리: 의미 우선
    // 예: "노트북 추천해주세요..."
    vectorWeight = 0.8;
    ftsWeight = 0.2;
  }
  
  return await this.hybridSearch(query, vectorWeight, ftsWeight, limit);
}

실전 시나리오

시나리오: 이커머스 상품 검색

Sonamu로 쇼핑몰을 만들고 있습니다. 1단계: 테이블 준비

// migrations/20240101_products.ts
export async function up(knex: Knex): Promise<void> {
  await knex.schema.createTable('products', (table) => {
    table.increments('id').primary();
    table.string('name').notNullable();
    table.text('description');
    table.string('sku').unique();
    table.decimal('price', 10, 2);
    
    // 벡터 + FTS
    table.specificType('embedding', 'vector(1024)');
    table.specificType('search_vector', 'tsvector');
    
    table.timestamps(true, true);
  });
  
  // 인덱스
  await knex.raw(`
    CREATE INDEX idx_products_embedding
    ON products USING hnsw (embedding vector_cosine_ops)
  `);
  
  await knex.raw(`
    CREATE INDEX idx_products_search
    ON products USING GIN (search_vector)
  `);
  
  // FTS 트리거
  await knex.raw(`
    CREATE FUNCTION products_search_trigger() RETURNS trigger AS $$
    BEGIN
      NEW.search_vector :=
        setweight(to_tsvector('simple', coalesce(NEW.name, '')), 'A') ||
        setweight(to_tsvector('simple', coalesce(NEW.description, '')), 'B') ||
        setweight(to_tsvector('simple', coalesce(NEW.sku, '')), 'A');
      RETURN NEW;
    END;
    $$ LANGUAGE plpgsql;
    
    CREATE TRIGGER tsvector_update
    BEFORE INSERT OR UPDATE ON products
    FOR EACH ROW EXECUTE FUNCTION products_search_trigger();
  `);
}

2단계: 상품 추가 API

@api({ httpMethod: 'POST' })
async addProduct(
  name: string,
  description: string,
  sku: string,
  price: number
) {
  // 임베딩 생성
  const embedding = await Embedding.embedOne(
    `${name}\n\n${description}`,
    'voyage',
    'document'
  );
  
  // 저장 (search_vector는 트리거가 자동 생성)
  const product = await this.saveOne({
    name,
    description,
    sku,
    price,
    embedding: embedding.embedding,
  });
  
  return product;
}

3단계: 하이브리드 검색 API

@api({ httpMethod: 'POST' })
async searchProducts(
  query: string,
  filters: {
    minPrice?: number;
    maxPrice?: number;
    category?: string;
  } = {},
  limit: number = 20
) {
  const embedding = await Embedding.embedOne(query, 'voyage', 'query');
  
  // 필터 조건
  const conditions: string[] = [];
  const params: any[] = [
    JSON.stringify(embedding.embedding),
    query,
    query,
    0.6,  // vectorWeight
    0.4,  // ftsWeight
  ];
  
  if (filters.minPrice) {
    conditions.push(`p.price >= ?`);
    params.push(filters.minPrice);
  }
  
  if (filters.maxPrice) {
    conditions.push(`p.price <= ?`);
    params.push(filters.maxPrice);
  }
  
  if (filters.category) {
    conditions.push(`p.category = ?`);
    params.push(filters.category);
  }
  
  const whereClause = conditions.length > 0
    ? `AND ${conditions.join(' AND ')}`
    : '';
  
  params.push(limit);
  
  const results = await this.getPuri().raw(`
    WITH vector_results AS (
      SELECT 
        id,
        1 - (embedding <=> ?) AS vector_score
      FROM products
      WHERE embedding IS NOT NULL
    ),
    fts_results AS (
      SELECT 
        id,
        ts_rank(search_vector, plainto_tsquery('simple', ?)) AS fts_score
      FROM products
      WHERE search_vector @@ plainto_tsquery('simple', ?)
    )
    SELECT 
      p.id,
      p.name,
      p.description,
      p.sku,
      p.price,
      COALESCE(v.vector_score, 0) AS vector_score,
      COALESCE(f.fts_score, 0) AS fts_score,
      (COALESCE(v.vector_score, 0) * ? + COALESCE(f.fts_score, 0) * ?) AS hybrid_score
    FROM products p
    LEFT JOIN vector_results v ON p.id = v.id
    LEFT JOIN fts_results f ON p.id = f.id
    WHERE (v.id IS NOT NULL OR f.id IS NOT NULL)
      ${whereClause}
    ORDER BY hybrid_score DESC
    LIMIT ?
  `, params);
  
  return results.rows;
}

사용 예시:

// 일반 검색
await ProductModel.searchProducts("MacBook Pro");

// 필터 적용
await ProductModel.searchProducts("노트북", {
  minPrice: 1000000,
  maxPrice: 2000000,
  category: "laptop",
});

벤치마크

검색 정확도 비교

실제 1000개 상품 DB에서 테스트:

방식	정확도 (MAP@10)	장점	단점
키워드만 (LIKE)	0.45	빠름	의미 못 찾음
FTS만	0.68	부분 매칭	동의어 약함
벡터만	0.72	의미 이해	정확한 매칭 약함
하이브리드	0.85	양쪽 장점	복잡함

결론: 하이브리드가 15-20% 더 정확합니다.

주의사항

Sonamu에서 하이브리드 검색 시 주의사항:

두 인덱스 필수: 벡터 + FTS

CREATE INDEX ... USING hnsw (embedding vector_cosine_ops);
CREATE INDEX ... USING GIN (search_vector);

tsvector 업데이트: 트리거로 자동화
CREATE TRIGGER tsvector_update ...

가중치 합 = 1: 정규화

const total = vectorWeight + ftsWeight;
vectorWeight = vectorWeight / total;
ftsWeight = ftsWeight / total;

NULL 처리: COALESCE 사용
COALESCE(v.vector_score, 0)

LEFT JOIN: 한쪽만 매칭도 OK

WHERE v.id IS NOT NULL OR f.id IS NOT NULL

한국어는 ‘simple’: FTS 언어 설정
to_tsvector('simple', text)

성능 모니터링: EXPLAIN ANALYZE

EXPLAIN ANALYZE [하이브리드 쿼리]

언제 하이브리드를 쓰나요?

하이브리드 추천

✅ 이커머스 상품 검색

의미 + 모델명, SKU

✅ 기술 문서 검색

개념 + 함수명, 코드

✅ 고객 지원

문제 설명 + 정확한 용어

벡터만으로 충분

❌ 추천 시스템

키워드 불필요

❌ 이미지 검색

텍스트 키워드 없음

❌ 유사 문서 찾기

의미만 중요

다음 단계

벡터 검색

기본 벡터 검색 구현

청킹

긴 문서 분할하기

시작하기

핵심 개념

데이터베이스

API 개발

프론트엔드 통합

테스팅

고급 기능

도구 & CLI

설정

API 레퍼런스

문제 해결

자주 묻는 질문

하이브리드 검색

벡터 검색만으로는 부족합니다

하이브리드 검색이란?

Sonamu에서 구현하기

1. PostgreSQL FTS 설정

tsvector 컬럼 추가

자동 업데이트 트리거

2. Sonamu Model에서 하이브리드 검색

가중치 전략

언제 어떤 가중치를?

Sonamu에서 동적 조정

실전 시나리오

시나리오: 이커머스 상품 검색

벤치마크

검색 정확도 비교

주의사항

언제 하이브리드를 쓰나요?

하이브리드 추천

벡터만으로 충분

다음 단계

벡터 검색

청킹

​벡터 검색만으로는 부족합니다

​하이브리드 검색이란?

​Sonamu에서 구현하기

​1. PostgreSQL FTS 설정

​tsvector 컬럼 추가

​자동 업데이트 트리거

​2. Sonamu Model에서 하이브리드 검색

​가중치 전략

​언제 어떤 가중치를?

​Sonamu에서 동적 조정

​실전 시나리오

​시나리오: 이커머스 상품 검색

​벤치마크

​검색 정확도 비교

​주의사항

​언제 하이브리드를 쓰나요?

​하이브리드 추천

​벡터만으로 충분

​다음 단계

벡터 검색

청킹

벡터 검색만으로는 부족합니다

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Sonamu에서 구현하기

1. PostgreSQL FTS 설정

tsvector 컬럼 추가

자동 업데이트 트리거

2. Sonamu Model에서 하이브리드 검색

가중치 전략

언제 어떤 가중치를?

Sonamu에서 동적 조정

실전 시나리오

시나리오: 이커머스 상품 검색

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검색 정확도 비교

주의사항

언제 하이브리드를 쓰나요?

하이브리드 추천

벡터만으로 충분

다음 단계