인공지능에서 '검색'은 대용량 구조화/비구조화 데이터에서 관련 정보를 찾고 추출하며 조직화하는 일련의 방법, 기술, 절차를 의미합니다. 쿼리 작성, 의미 분석, 맥락 이해, 기존 데이터에서 새로운 지식 추론이 포함됩니다. 검색은 명시적 쿼리를 통해 사용자가 특정 정보를 효율적으로 찾는 데 집중하며, 추천이나 분류 시스템과 구별됩니다.
활용 사례 및 사용 예시
검색은 웹 검색엔진, 문서 관리 시스템, 데이터베이스, 음성 비서 등 다양한 분야에 적용됩니다. 예를 들어, Google 같은 검색엔진은 복잡한 알고리즘으로 매일 수십억 건의 쿼리를 색인화·순위화하여 적합한 결과를 제공합니다. 의료 분야에선 논문이나 환자 기록에 신속하게 접근합니다. 기업에서는 문서 관리와 내부 지식 접근을 돕습니다.
주요 소프트웨어, 라이브러리, 프레임워크
대규모 텍스트 검색에 Elasticsearch, Solr(Apache Lucene 기반), OpenSearch가 대표적입니다. 인공지능 분야에선 Haystack, Vespa, Milvus가 의미 및 벡터 검색을 지원해 복잡하거나 비구조화된 데이터에 적합합니다. Whoosh(Python) 등은 소규모 애플리케이션에 적합한 경량 솔루션입니다.
최신 동향 및 트렌드
최근에는 자연어처리와 딥러닝(예: BERT, GPT) 발전을 활용한 의미·벡터 검색이 주류로 자리잡고 있습니다. 쿼리의 맥락과 의도를 이해해 결과의 관련성을 높이죠. 검색과 챗봇·대화형 에이전트의 결합도 정보 접근 방식에 새로운 가능성을 열고 있습니다.