의미 검색(Semantic Search)은 어떻게 동작할까: 임베딩과 벡터 유사도
전에 BM25 랭킹 알고리즘을 다루면서 마지막에 숙제를 하나 남겨뒀는데요. "환불"로 검색하면 정작 "결제 취소"가 적힌 안내 문서를 찾지 못한다는 키워드 검색의 약점이었습니다. 두 표현은 사람이 보기엔 같은 뜻이지만, 글자가 하나도 겹치지 않으니 단어 일치에 기대는 검색은 둘을 연결하지 못해요. 😅 이 빈틈을 메우는 게 바로 의미 검색(Semantic Search)입니다. 글자가 아니라 "의미"를 기준으로 문서를 찾는 방식이죠. 요즘 챗봇, 추천, RAG(검색 증강 생성)의 바탕에 거의 빠짐없이 깔려 있는 기술이기도 합니다. 이