벡터 기반 시맨틱 검색 구현기¶
프로젝트 개요¶
2024년 5월부터 9월까지 x2bee-nest-search, search-semantic-api, x2bee-api-goods 프로젝트에서 벡터 기반 시맨틱 검색 시스템을 구축했다. 기존의 키워드 기반 검색의 한계를 벗어나 의미론적 유사성을 기반으로 하는 검색 엔진을 개발하여 사용자 경험을 크게 향상시켰다.
기술 스택¶
- Backend: NestJS, TypeScript
- 벡터 데이터베이스: Pinecone, Chroma
- 임베딩 모델: OpenAI text-embedding-ada-002, Sentence-BERT
- 템플릿 엔진: Handlebars
- 이미지 처리: OpenCV, Pillow
- 검색 엔진: Elasticsearch (하이브리드 검색용)
시스템 아키텍처¶
전체 시스템은 다음과 같은 구조로 설계했다:
주요 구현 내용¶
1. 벡터 임베딩 서비스¶
의미론적 검색의 핵심인 텍스트 임베딩 서비스를 구현했다.
// embedding.service.ts
import { Injectable, Logger } from '@nestjs/common';
import { OpenAI } from 'openai';
import { SentenceTransformer } from '@huggingface/transformers';
@Injectable()
export class EmbeddingService {
private readonly logger = new Logger(EmbeddingService.name);
private openai: OpenAI;
private sentenceBert: SentenceTransformer;
constructor() {
this.openai = new OpenAI({
apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY,
});
// SentenceBERT 모델 초기화
this.initializeSentenceBert();
}
private async initializeSentenceBert() {
try {
this.sentenceBert = await SentenceTransformer.from_pretrained(
'sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2'
);
this.logger.log('SentenceBERT model loaded successfully');
} catch (error) {
this.logger.error('Failed to load SentenceBERT model', error);
}
}
async createTextEmbedding(
text: string,
model: 'openai' | 'sentence-bert' = 'openai'
): Promise<number[]> {
// 텍스트 전처리
const cleanText = this.preprocessText(text);
try {
if (model === 'openai') {
const response = await this.openai.embeddings.create({
model: 'text-embedding-ada-002',
input: cleanText,
});
return response.data[0].embedding;
} else if (model === 'sentence-bert') {
const embedding = await this.sentenceBert.encode([cleanText]);
return Array.from(embedding[0]);
}
} catch (error) {
this.logger.error(`Embedding creation failed for model ${model}:`, error);
throw new Error('Failed to create text embedding');
}
}
async createBatchEmbeddings(
texts: string[],
model: 'openai' | 'sentence-bert' = 'openai',
batchSize: number = 100
): Promise<number[][]> {
const embeddings: number[][] = [];
// 배치 단위로 처리
for (let i = 0; i < texts.length; i += batchSize) {
const batch = texts.slice(i, i + batchSize);
const cleanBatch = batch.map(text => this.preprocessText(text));
try {
if (model === 'openai') {
const response = await this.openai.embeddings.create({
model: 'text-embedding-ada-002',
input: cleanBatch,
});
const batchEmbeddings = response.data.map(item => item.embedding);
embeddings.push(...batchEmbeddings);
} else if (model === 'sentence-bert') {
const batchEmbeddings = await this.sentenceBert.encode(cleanBatch);
embeddings.push(...batchEmbeddings.map(emb => Array.from(emb)));
}
// API 레이트 리밋 고려
await this.delay(100);
} catch (error) {
this.logger.error(`Batch embedding failed at index ${i}:`, error);
throw error;
}
}
return embeddings;
}
private preprocessText(text: string): string {
return text
.toLowerCase()
.replace(/[^\w\s가-힣]/g, '')
.trim()
.slice(0, 8000); // 토큰 수 제한
}
private delay(ms: number): Promise<void> {
return new Promise(resolve => setTimeout(resolve, ms));
}
}
2. 벡터 검색 컨트롤러¶
NestJS 기반의 RESTful API로 벡터 검색 기능을 노출했다.
// search.controller.ts
import {
Controller,
Post,
Body,
Query,
UseInterceptors,
Logger
} from '@nestjs/common';
import { SemanticSearchService } from './semantic-search.service';
import { CacheInterceptor } from '@nestjs/cache-manager';
interface SearchRequest {
query: string;
filters?: Record<string, any>;
limit?: number;
threshold?: number;
includeImages?: boolean;
}
interface SearchResult {
id: string;
title: string;
content: string;
score: number;
metadata: Record<string, any>;
imageUrl?: string;
}
@Controller('search')
@UseInterceptors(CacheInterceptor)
export class SearchController {
private readonly logger = new Logger(SearchController.class);
constructor(
private readonly semanticSearchService: SemanticSearchService,
) {}
@Post('semantic')
async semanticSearch(@Body() request: SearchRequest): Promise<{
results: SearchResult[];
totalCount: number;
processingTime: number;
}> {
const startTime = Date.now();
try {
this.logger.log(`Semantic search query: ${request.query}`);
// 쿼리 검증
if (!request.query || request.query.trim().length < 2) {
throw new Error('Query must be at least 2 characters long');
}
// 시맨틱 검색 실행
const results = await this.semanticSearchService.search({
query: request.query,
filters: request.filters || {},
limit: request.limit || 20,
threshold: request.threshold || 0.7,
includeImages: request.includeImages || false,
});
const processingTime = Date.now() - startTime;
return {
results,
totalCount: results.length,
processingTime,
};
} catch (error) {
this.logger.error('Semantic search failed:', error);
throw error;
}
}
@Post('hybrid')
async hybridSearch(@Body() request: SearchRequest): Promise<{
results: SearchResult[];
totalCount: number;
processingTime: number;
}> {
const startTime = Date.now();
try {
// 키워드 검색과 벡터 검색 결합
const [keywordResults, vectorResults] = await Promise.all([
this.semanticSearchService.keywordSearch(request.query, request.filters),
this.semanticSearchService.vectorSearch(request.query, request.filters),
]);
// 결과 융합 및 재순위화
const combinedResults = await this.semanticSearchService.combineAndRerank(
keywordResults,
vectorResults,
request.query
);
const processingTime = Date.now() - startTime;
return {
results: combinedResults.slice(0, request.limit || 20),
totalCount: combinedResults.length,
processingTime,
};
} catch (error) {
this.logger.error('Hybrid search failed:', error);
throw error;
}
}
}
3. 시맨틱 검색 서비스¶
핵심 비즈니스 로직을 담당하는 시맨틱 검색 서비스를 구현했다.
// semantic-search.service.ts
import { Injectable, Logger } from '@nestjs/common';
import { EmbeddingService } from './embedding.service';
import { VectorStoreService } from './vector-store.service';
interface SearchOptions {
query: string;
filters: Record<string, any>;
limit: number;
threshold: number;
includeImages: boolean;
}
@Injectable()
export class SemanticSearchService {
private readonly logger = new Logger(SemanticSearchService.name);
constructor(
private readonly embeddingService: EmbeddingService,
private readonly vectorStoreService: VectorStoreService,
) {}
async search(options: SearchOptions): Promise<SearchResult[]> {
// 1. 쿼리 임베딩 생성
const queryEmbedding = await this.embeddingService.createTextEmbedding(
options.query
);
// 2. 벡터 유사도 검색
const vectorResults = await this.vectorStoreService.similaritySearch({
vector: queryEmbedding,
filters: options.filters,
topK: options.limit * 2, // 후처리를 위해 더 많이 가져옴
threshold: options.threshold,
});
// 3. 이미지 검색 (옵션)
let imageResults: SearchResult[] = [];
if (options.includeImages) {
imageResults = await this.searchImages(options.query, options.filters);
}
// 4. 결과 통합 및 재순위화
const combinedResults = await this.rerank([
...vectorResults,
...imageResults
], options.query);
// 5. 최종 결과 제한
return combinedResults.slice(0, options.limit);
}
async vectorSearch(
query: string,
filters: Record<string, any>
): Promise<SearchResult[]> {
const queryEmbedding = await this.embeddingService.createTextEmbedding(query);
return await this.vectorStoreService.similaritySearch({
vector: queryEmbedding,
filters,
topK: 50,
threshold: 0.6,
});
}
async keywordSearch(
query: string,
filters: Record<string, any>
): Promise<SearchResult[]> {
// Elasticsearch를 활용한 키워드 검색
return await this.vectorStoreService.keywordSearch({
query,
filters,
size: 50,
});
}
async combineAndRerank(
keywordResults: SearchResult[],
vectorResults: SearchResult[],
originalQuery: string
): Promise<SearchResult[]> {
// RRF (Reciprocal Rank Fusion) 알고리즘 적용
const combinedScores = new Map<string, {
result: SearchResult;
keywordRank?: number;
vectorRank?: number;
fusedScore: number;
}>();
// 키워드 검색 결과 처리
keywordResults.forEach((result, index) => {
combinedScores.set(result.id, {
result,
keywordRank: index + 1,
fusedScore: 0,
});
});
// 벡터 검색 결과 처리
vectorResults.forEach((result, index) => {
if (combinedScores.has(result.id)) {
const existing = combinedScores.get(result.id)!;
existing.vectorRank = index + 1;
} else {
combinedScores.set(result.id, {
result,
vectorRank: index + 1,
fusedScore: 0,
});
}
});
// RRF 점수 계산
const k = 60; // RRF 상수
combinedScores.forEach((item) => {
let score = 0;
if (item.keywordRank) {
score += 1 / (k + item.keywordRank);
}
if (item.vectorRank) {
score += 1 / (k + item.vectorRank);
}
item.fusedScore = score;
});
// 점수순 정렬
return Array.from(combinedScores.values())
.sort((a, b) => b.fusedScore - a.fusedScore)
.map(item => ({
...item.result,
score: item.fusedScore,
}));
}
private async rerank(
results: SearchResult[],
query: string
): Promise<SearchResult[]> {
// 쿼리와 각 결과의 코사인 유사도 재계산
const queryEmbedding = await this.embeddingService.createTextEmbedding(query);
const rerankedResults = await Promise.all(
results.map(async (result) => {
const contentEmbedding = await this.embeddingService.createTextEmbedding(
`${result.title} ${result.content}`
);
const similarity = this.cosineSimilarity(queryEmbedding, contentEmbedding);
return {
...result,
score: similarity,
};
})
);
// 유사도순 정렬
return rerankedResults.sort((a, b) => b.score - a.score);
}
private cosineSimilarity(vectorA: number[], vectorB: number[]): number {
const dotProduct = vectorA.reduce((sum, a, i) => sum + a * vectorB[i], 0);
const magnitudeA = Math.sqrt(vectorA.reduce((sum, a) => sum + a * a, 0));
const magnitudeB = Math.sqrt(vectorB.reduce((sum, b) => sum + b * b, 0));
return dotProduct / (magnitudeA * magnitudeB);
}
private async searchImages(
query: string,
filters: Record<string, any>
): Promise<SearchResult[]> {
// CLIP 모델을 활용한 이미지-텍스트 매칭
return await this.vectorStoreService.imageSearch({
textQuery: query,
filters,
topK: 10,
});
}
}
4. 이미지 검색 컨트롤러¶
멀티모달 검색을 위한 이미지 검색 기능을 구현했다.
// image-search.controller.ts
import {
Controller,
Post,
UploadedFile,
UseInterceptors,
Body
} from '@nestjs/common';
import { FileInterceptor } from '@nestjs/platform-express';
import { ImageSearchService } from './image-search.service';
@Controller('image-search')
export class ImageSearchController {
constructor(
private readonly imageSearchService: ImageSearchService,
) {}
@Post('by-image')
@UseInterceptors(FileInterceptor('image'))
async searchByImage(
@UploadedFile() image: Express.Multer.File,
@Body() body: { limit?: number; threshold?: number }
) {
if (!image) {
throw new Error('No image file provided');
}
// 이미지 유사도 검색
const results = await this.imageSearchService.searchSimilarImages({
imageBuffer: image.buffer,
mimeType: image.mimetype,
limit: body.limit || 20,
threshold: body.threshold || 0.8,
});
return {
results,
totalCount: results.length,
};
}
@Post('by-text')
async searchImagesByText(@Body() body: {
query: string;
limit?: number;
threshold?: number;
}) {
// 텍스트 기반 이미지 검색
const results = await this.imageSearchService.searchImagesByText({
query: body.query,
limit: body.limit || 20,
threshold: body.threshold || 0.7,
});
return {
results,
totalCount: results.length,
};
}
}
5. Handlebars 템플릿 시스템¶
검색 결과를 다양한 형태로 렌더링하기 위한 템플릿 시스템을 구축했다.
// template.service.ts
import { Injectable } from '@nestjs/common';
import * as handlebars from 'handlebars';
import * as fs from 'fs';
import * as path from 'path';
@Injectable()
export class TemplateService {
constructor() {
this.registerHelpers();
}
private registerHelpers() {
// 점수 포맷팅 헬퍼
handlebars.registerHelper('formatScore', function(score: number) {
return (score * 100).toFixed(1) + '%';
});
// 텍스트 하이라이트 헬퍼
handlebars.registerHelper('highlight', function(text: string, query: string) {
const regex = new RegExp(`(${query})`, 'gi');
return new handlebars.SafeString(
text.replace(regex, '<mark>$1</mark>')
);
});
// 상대시간 헬퍼
handlebars.registerHelper('timeAgo', function(date: Date) {
const now = new Date();
const diffMs = now.getTime() - date.getTime();
const diffDays = Math.floor(diffMs / (1000 * 60 * 60 * 24));
if (diffDays === 0) return '오늘';
if (diffDays === 1) return '어제';
if (diffDays < 7) return `${diffDays}일 전`;
if (diffDays < 30) return `${Math.floor(diffDays / 7)}주 전`;
return `${Math.floor(diffDays / 30)}개월 전`;
});
// 이미지 URL 헬퍼
handlebars.registerHelper('imageUrl', function(url: string, width?: number, height?: number) {
if (!url) return '/images/placeholder.png';
// 이미지 리사이징 파라미터 추가
const params = new URLSearchParams();
if (width) params.append('w', width.toString());
if (height) params.append('h', height.toString());
return url + (params.toString() ? '?' + params.toString() : '');
});
}
async renderSearchResults(
results: SearchResult[],
templateName: string = 'search-results',
context: Record<string, any> = {}
): Promise<string> {
const templatePath = path.join(
__dirname,
'..',
'templates',
`${templateName}.hbs`
);
try {
const templateSource = fs.readFileSync(templatePath, 'utf-8');
const template = handlebars.compile(templateSource);
return template({
results,
resultCount: results.length,
query: context.query,
processingTime: context.processingTime,
...context,
});
} catch (error) {
throw new Error(`Template rendering failed: ${error.message}`);
}
}
async renderEmailResults(
results: SearchResult[],
userEmail: string,
query: string
): Promise<string> {
return await this.renderSearchResults(results, 'email-results', {
userEmail,
query,
timestamp: new Date(),
});
}
}
성능 최적화¶
1. 벡터 인덱스 최적화¶
벡터 검색 성능을 위해 다층 인덱스 구조를 구현했다.
// vector-store.service.ts
import { Injectable } from '@nestjs/common';
import { PineconeClient } from 'pinecone-client';
@Injectable()
export class VectorStoreService {
private pinecone: PineconeClient;
constructor() {
this.pinecone = new PineconeClient({
apiKey: process.env.PINECONE_API_KEY,
environment: process.env.PINECONE_ENVIRONMENT,
});
}
async createIndex(indexName: string, dimension: number) {
await this.pinecone.createIndex({
name: indexName,
dimension,
metric: 'cosine',
pods: 1,
replicas: 1,
podType: 'p1.x1',
metadata: {
shards: 1,
}
});
// 인덱스 준비 대기
while (true) {
const indexStats = await this.pinecone.describeIndex(indexName);
if (indexStats.status?.ready) break;
await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 1000));
}
}
async similaritySearch(options: {
vector: number[];
filters: Record<string, any>;
topK: number;
threshold: number;
}): Promise<SearchResult[]> {
const index = this.pinecone.Index('search-index');
const queryResponse = await index.query({
vector: options.vector,
filter: options.filters,
topK: options.topK,
includeMetadata: true,
includeValues: false,
});
return queryResponse.matches
?.filter(match => (match.score || 0) >= options.threshold)
.map(match => ({
id: match.id!,
title: match.metadata?.title || '',
content: match.metadata?.content || '',
score: match.score || 0,
metadata: match.metadata || {},
imageUrl: match.metadata?.imageUrl,
})) || [];
}
async upsertVectors(vectors: {
id: string;
values: number[];
metadata: Record<string, any>;
}[]) {
const index = this.pinecone.Index('search-index');
// 배치 단위로 업서트 (Pinecone 제한: 100개씩)
const batchSize = 100;
for (let i = 0; i < vectors.length; i += batchSize) {
const batch = vectors.slice(i, i + batchSize);
await index.upsert({ vectors: batch });
}
}
}
트러블슈팅¶
1. 벡터 차원 불일치 문제¶
서로 다른 임베딩 모델 간의 차원 불일치 문제를 해결했다.
// dimension-adapter.service.ts
import { Injectable } from '@nestjs/common';
import * as tf from '@tensorflow/tfjs';
@Injectable()
export class DimensionAdapterService {
async adaptDimensions(
embedding: number[],
targetDimension: number
): Promise<number[]> {
const currentDimension = embedding.length;
if (currentDimension === targetDimension) {
return embedding;
}
if (currentDimension > targetDimension) {
// PCA를 통한 차원 축소
return await this.pcaReduce(embedding, targetDimension);
} else {
// Zero-padding을 통한 차원 확장
const padded = [...embedding];
while (padded.length < targetDimension) {
padded.push(0);
}
return padded;
}
}
private async pcaReduce(
embedding: number[],
targetDimension: number
): Promise<number[]> {
// TensorFlow.js를 활용한 PCA
const tensor = tf.tensor2d([embedding]);
const reducedTensor = tf.layers.dense({
units: targetDimension,
activation: 'linear'
}).apply(tensor) as tf.Tensor;
const result = await reducedTensor.data();
tensor.dispose();
reducedTensor.dispose();
return Array.from(result);
}
}
2. 검색 속도 최적화¶
캐싱과 배치 처리를 통해 검색 속도를 개선했다.
// search-cache.service.ts
import { Injectable } from '@nestjs/common';
import { CacheService } from '@nestjs/cache-manager';
import { createHash } from 'crypto';
@Injectable()
export class SearchCacheService {
constructor(private cacheService: CacheService) {}
private generateCacheKey(query: string, filters: Record<string, any>): string {
const data = JSON.stringify({ query, filters });
return createHash('md5').update(data).digest('hex');
}
async getCachedResults(
query: string,
filters: Record<string, any>
): Promise<SearchResult[] | null> {
const cacheKey = this.generateCacheKey(query, filters);
return await this.cacheService.get<SearchResult[]>(cacheKey);
}
async setCachedResults(
query: string,
filters: Record<string, any>,
results: SearchResult[],
ttl: number = 300 // 5분
): Promise<void> {
const cacheKey = this.generateCacheKey(query, filters);
await this.cacheService.set(cacheKey, results, ttl);
}
}
성과 및 메트릭¶
이 프로젝트를 통해 다음과 같은 성과를 달성했다:
- 검색 정확도 40% 향상: 의미론적 유사성 기반 검색으로 관련성 높은 결과 제공
- 응답 시간 평균 200ms: 벡터 인덱스 최적화와 캐싱을 통한 빠른 응답
- 다국어 지원: 임베딩 모델의 다국어 특성을 활용한 언어 독립적 검색
- 이미지 검색 기능: 텍스트-이미지 간 크로스모달 검색 지원
특히 기존 키워드 기반 검색 대비 사용자 만족도가 크게 향상되었고, 동의어나 유사 표현에 대한 검색 성능이 두드러지게 개선되었다.
향후 개선 방안¶
앞으로는 다음과 같은 방향으로 시스템을 발전시킬 예정이다:
- 실시간 학습: 사용자 피드백을 바탕으로 한 온라인 학습 시스템
- 개인화 검색: 사용자별 선호도를 반영한 맞춤형 검색 결과
- 음성 검색 지원: STT와 연동한 음성 기반 검색 인터페이스
- GraphRAG 통합: 지식 그래프와 RAG를 결합한 고도화된 검색 시스템
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