최근 정보검색 시스템은 단순한 키워드 매칭을 넘어, 의미적 이해를 기반으로 한 벡터 검색으로 빠르게 진화하고 있다. 하지만 실제 현업에서의 검색 요구는 단순히 한 가지 방법으로는 충분치 않다. 텍스트의 표면적 단어 빈도와 통계적 특성을 반영하는 전통적 기법과, 문장의 의미적 유사도를 포착하는 임베딩 기반 기법이 서로 보완될 때 더 정교한 검색 품질을 달성할 수 있다.
이 지점에서 주목할 만한 것이 바로 앙상블 검색(Ensemble Retrieval) 방식이다. 전통 검색 알고리즘의 대표 격인 BM25와, 대규모 언어모델의 임베딩을 기반으로 한 FAISS 벡터 검색을 결합하여 두 가지 서로 다른 장점을 동시에 활용한다.
전통 검색과 벡터 검색의 차이
BM25는 문서 내에서 특정 단어가 얼마나 자주, 그리고 얼마나 독립적으로 나타나는지를 계산해 점수를 부여한다. 이는 키워드 중심의 정확한 매칭이 필요할 때 탁월하다. 반면, 벡터 검색은 단어가 직접적으로 일치하지 않아도 의미적으로 가까운 표현을 효과적으로 찾을 수 있다. 예컨대 “연구개발 예산”과 “R&D 지출”은 단어가 다르지만 의미적으로 동일한 주제임을 벡터 공간 상에서 판별할 수 있다.
앙상블 검색의 장점
두 방식을 단순히 병렬적으로 나열하는 것이 아니라, 결과를 가중치 기반으로 통합하면 시너지가 극대화된다. BM25가 제공하는 정밀한 키워드 매칭은 잡음을 줄여주고, 벡터 검색의 의미적 탐색은 누락된 후보를 보완해준다. 실제 테스트를 해보면, 키워드만으로는 걸러지지 않는 문장이 벡터 검색 덕분에 상위에 올라오고, 반대로 의미적 유사도만으로는 과도하게 확장된 결과가 BM25의 정확성으로 제어되는 모습을 확인할 수 있다.
구현 방식의 개요
구현은 크게 세 단계로 나눌 수 있다.
- 문서 준비와 로딩
텍스트 데이터를 단순 리스트나 PDF 등에서 불러와 검색 대상으로 정리한다. - BM25 및 벡터스토어 구축
- BM25는 토큰화된 문서 리스트만으로 즉시 검색기가 된다.
- 임베딩 모델(OpenAI의
text-embedding-3-small등)을 활용해 각 문서를 벡터화하고, 이를 FAISS에 저장한다.
- 앙상블 결합
두 검색기의 결과를 각각 점수화한 뒤, 설정된 가중치(예: BM25 0.5, FAISS 0.5)를 적용해 최종 순위를 매긴다.
이 구조는 단순하지만 강력하다. 확장성 측면에서도 유리하여, 향후 필요에 따라 다른 검색기를 쉽게 추가하거나 가중치를 조정해 맞춤형 검색 품질을 확보할 수 있다.
실제 적용 시 고려할 점
- 데이터 전처리: PDF나 웹 크롤링 텍스트는 불필요한 공백과 개행이 많기 때문에, 검색 정확도를 높이려면 전처리가 필수적이다.
- 임베딩 선택: 소형 임베딩 모델은 비용 효율적이고 빠르지만, 도메인 특화 문서에서는 대형 모델이 의미 차이를 더 잘 포착한다.
- 가중치 튜닝: 어떤 검색기가 더 중요한지를 데이터 특성과 목적에 따라 조정해야 한다. 법률 문서처럼 특정 키워드가 필수인 경우 BM25 비중을 높이고, 창의적 질의 응답이 필요한 경우 벡터 검색 비중을 키운다.
결론
정보검색의 본질은 필요한 문서를 얼마나 정확하고 빠르게 찾아내느냐에 달려 있다. BM25와 벡터 검색을 각각 단독으로 사용할 때의 한계를, 앙상블 방식은 상호 보완적으로 극복한다. 이는 단순한 알고리즘적 선택이 아니라, 다양한 검색 요구를 만족시키기 위한 실무적 해법이기도 하다.
앞으로 검색 기술은 더욱 다층적이고 복합적인 형태로 발전할 것이다. 전통적 통계 기법과 최신 인공지능 기반 접근법을 융합하는 앙상블 검색은 그 전환 과정에서 중요한 길잡이 역할을 하게 될 것이다.