기존 검색보다 얼마나 똑똑해졌을까? 실제 사용 후기를 중심으로 살펴봅니다
사내 문서가 계속 늘어남에 따라 원하는 정보를 찾기가 점점 어려워지고 있습니다. 특히 부서별로 분산되어 있거나 오래된 PDF 파일에 저장된 자료의 경우, 단순 키워드 기반 검색에는 한계가 있습니다. 이번 글에서는 Vectara Search API를 활용해 구축한 사내 지식 검색 엔진의 실제 사용 경험을 바탕으로 기능성과 성능을 상세히 리뷰해보았습니다.
도입 배경과 주요 기대 효과
사내 데이터는 회의록, 정책 문서, 제품 가이드, 이메일 아카이브 등
다양한 형식으로 존재합니다.
이처럼 비구조화된 데이터가 많아 일반적인 키워드 검색은
문맥을 제대로 파악하지 못하는 경우가 많았습니다.
Vectara는 이를 해결하기 위해
텍스트의 의미를 이해하는 시맨틱 검색 기능을 제공하며,
문서 전체에서 가장 적합한 답변을 찾아줍니다.
구축 환경 및 API 연동 방식
검색 엔진은 Python 기반으로 구축되었고,
Vectara Search API는 REST 방식으로 연동했습니다.
사내 Google Drive, Notion, PDF 파일 등에서 데이터를 통합하여
Vectara 콘솔에서 인덱싱을 진행했습니다.
| 항목 | 상세 내용 |
| 구축 언어 | Python |
| 연동 방식 | REST API |
| 데이터 출처 | Google Drive, Notion, PDF |
| 주요 작업 | 인덱싱, 질의 처리, 보안 설정 |
실제 검색 결과 예시
사내 정책 관련 질문인
“근무 시간 중 외출 규정은?”이라는 질의에 대해
기존 시스템은 문서 제목 위주로 검색했지만,
Vectara는 문서 내 문단 중
“근무 시간 중 외출 시에는 사전 결재를 받아야 한다”는
정확한 내용을 포함한 단락을 직접 반환했습니다.
또한 단어가 다르더라도 의미가 비슷하면
높은 관련성 순으로 결과를 제공했습니다.
검색 정확도와 속도는 어떠했나요?
Vectara는 기존 키워드 기반 검색에 비해
정확도 면에서 크게 향상된 결과를 보여주었습니다.
문장 형태 질문, 유사어, 긴 문장 입력 모두에서
높은 정합성을 유지했습니다.
속도 또한 평균 1초 이내로 매우 빠르게
질의 응답이 완료되어 실제 업무에 무리가 없었습니다.
| 테스트 항목 | 기존 검색 | Vectara 적용 후 |
| 정답 포함률 | 약 62% | 91% |
| 응답 시간 | 평균 2.1초 | 평균 0.8초 |
관리자 기능과 보안 설정도 핵심 요소
Vectara 콘솔에서는 검색 인덱스 모니터링,
사용자 질의 로그 확인, 접근 권한 관리 등
관리자 도구가 잘 갖춰져 있습니다.
특히 중요한 문서에 대해 권한 기반 접근 제어가 가능해
보안이 중요한 조직에도 적합하다는 인상을 받았습니다.
Vectara를 활용한 검색 품질 향상 전략
효율적인 사용을 위해 다음과 같은 전략을 적용했습니다.
첫째, 문서 업로드 시 메타데이터를 명확하게 정리하면
검색 품질이 개선됩니다.
둘째, 인사, 회계 등 질문이 많은 영역에 대해
자주 묻는 질문 문서를 별도로 만들어 인덱스에 포함시키면
더 좋은 검색 결과를 얻을 수 있습니다.
한계점과 개선할 부분
아직 완벽하지는 않습니다.
특히 긴 문서에서는 응답 시간이 길어지거나
의미 해석에 실패하는 경우가 간혹 있었습니다.
또한 결과의 신뢰도를 높이기 위해
출처 문서 링크와 위치 정보 표시 기능이
더 강화되면 좋겠습니다.
총평 : 사내 검색 효율이 한 단계 올라갔다
Vectara Search API를 활용한 지식 검색 시스템은
단순한 검색 도구를 넘어서
“실제 업무 흐름에서 진짜로 유용한 검색”을 가능하게 했습니다.
문맥 이해를 기반으로 한 결과 제공 덕분에
정보 접근 시간이 크게 단축되었으며,
조직 내 정보 격차 해소에도 기여할 수 있는
잠재력을 확인했습니다.