키워드 검색의 한계, 벡터 검색의 등장
키워드 일치 중심 검색에서 의미 중심 검색으로
기존의 키워드 검색은 사용자가 입력한 검색어와 문서 내 텍스트 간의 단어 일치 여부를 기준으로 작동합니다. 이 방식은 비교적 단순한 구조와 빠른 속도를 제공하지만, 단어의 어휘적 다양성과 문맥의 차이를 반영하지 못해 정확한 검색이 어렵습니다. 예컨대 "근로 계약 종료 요건"이라는 문장을 찾고자 할 때, “종료 조건”이나 “해고 사유”처럼 다르게 표현된 문장은 키워드 검색으로는 포착되지 않습니다. 이에 따라 최근에는 단어가 아닌 문장의 의미를 기반으로 유사도를 판단하는 벡터 기반 검색에 대한 수요가 증가하고 있습니다.
누락과 과잉 결과를 반복하는 전통 검색 방식의 문제점
키워드 검색은 때때로 정보 누락과 과도한 결과 노이즈라는 이중의 문제를 발생시킵니다. 예를 들어, 특정 계약 조항을 찾기 위해 “계약 해지 조건”이라는 키워드를 입력하면, 관련 없는 문서 중 ‘조건’이라는 단어가 포함된 문서까지 검색되고, 정작 중요한 문서가 누락될 수 있습니다. 이러한 문제는 문서가 수천 건 이상 축적된 환경에서 특히 심각해지며, 실무자들은 원하는 정보를 찾기 위해 반복적인 탐색과 수작업 검토를 수행해야 합니다.
벡터 기반 문서 검색의 작동 원리
문서 임베딩 → 벡터 DB 저장 → 유사도 기반 검색 흐름
벡터 검색의 핵심은 문서와 질의를 벡터 공간에 위치시키고, 이들 간의 거리(유사도)를 계산하는 것입니다. 이를 위해 먼저 문서를 의미 단위로 분할한 후, 각 조각을 언어 모델(BERT, E5 등)을 통해 벡터로 임베딩합니다. 이 벡터는 벡터 DB에 저장되며, 사용자의 질문도 동일한 방식으로 벡터화됩니다. 그 후 두 벡터 간의 코사인 유사도 등을 통해 가장 근접한 문서 조각을 반환합니다. 이 구조는 의미 기반 검색을 가능하게 해주며, 문장의 표현이 달라도 같은 의미를 전달할 경우 검색 정확도를 높일 수 있습니다.
ANN(Approximate Nearest Neighbor) 검색 알고리즘 소개
유사한 벡터를 효율적으로 찾기 위해 ANN 알고리즘이 활용됩니다. 이는 전체 데이터셋을 직접 비교하지 않고도 근접한 결과를 빠르게 찾을 수 있도록 돕습니다. 대표적으로 사용되는 알고리즘에는 HNSW, IVF, ScaNN, Annoy 등이 있으며, 각각은 속도, 메모리 효율성, 정확도 간의 트레이드오프를 고려해 설계됩니다. 이 알고리즘들은 특히 대규모 벡터 데이터셋을 다루는 데 강점을 가지며, 수십만~수백만 건의 문서를 빠르게 탐색할 수 있도록 지원합니다.
top-k 검색 결과에서 LLM 응답으로 연결되는 구조
벡터 검색의 고도화된 응용 형태는 Retrieval-Augmented Generation(RAG) 구조입니다. 사용자의 질의가 임베딩되어 벡터 DB에서 유사도가 높은 top-k 문서 조각을 검색한 뒤, 이 정보를 LLM(Large Language Model)에게 입력으로 주고 자연어로 정제된 응답을 생성합니다. 이때 반환되는 응답은 단순 검색 결과가 아니라, 문맥에 맞는 해설이나 요약이 될 수 있어, 복잡한 문서 이해나 비정형 데이터 분석에 매우 유용합니다.
벡터 검색 기술 스택 정리
FAISS, Pinecone, Qdrant, Weaviate 등 주요 도구 비교
FAISS: 로컬 설치형 오픈소스 벡터 DB로, GPU 가속이 가능하며 고성능 대용량 처리에 적합. 커스터마이징이 자유롭고, 특히 보안 민감 환경에 적합.
Pinecone: 클라우드 기반 벡터 DB로 사용성과 확장성이 뛰어나며, 운영 및 인프라 관리를 최소화할 수 있어 빠른 PoC에 적합.
Qdrant: 러스트 기반으로 성능이 뛰어나고, 필터링 기능과 리얼타임 검색에 강점을 보이며 로컬과 클라우드 모두 지원.
Weaviate: 메타데이터 필터링, 스키마 설계, RESTful API 등 통합 기능이 우수하며, 다양한 벡터화 플러그인을 지원함.
LangChain, Haystack을 활용한 구현 흐름 예시
LangChain과 Haystack은 벡터 검색 및 RAG 구조를 손쉽게 구현할 수 있도록 돕는 프레임워크입니다. LangChain은 다양한 벡터 DB와 LLM 연동을 지원하며, 체이닝(Chaining) 구성이 가능해 사용자의 질문 흐름을 자연스럽게 이어갈 수 있습니다. Haystack은 문서 업로드, 인덱싱, 검색, QA 응답까지의 엔드투엔드 흐름을 구축할 수 있어 엔터프라이즈 환경에서 많이 활용됩니다. 이들을 통해 벡터 검색 시스템을 코딩 없이 빠르게 프로토타이핑할 수 있습니다.
Sparse + Dense blending, 하이브리드 검색 전략
하이브리드 검색은 sparse(키워드) 기반 검색과 dense(벡터) 검색을 결합해 검색 품질을 극대화하는 전략입니다. 예를 들어, 초기에는 키워드로 후보 문서를 좁히고, 이후 벡터 검색으로 의미적으로 유사한 내용을 정밀하게 찾는 방식입니다. 이 접근은 검색 범위 축소와 정확도 향상을 동시에 달성할 수 있어, 대규모 검색 시스템에서 성능을 안정화하는 데 매우 효과적입니다.
벡터 검색 vs 키워드 검색, 무엇이 다른가
정확도, 확장성, 문맥 이해력에서의 차이
벡터 검색은 키워드 검색 대비 의미를 중심으로 판단하므로, 다양한 표현과 복잡한 문맥 속에서도 핵심 내용을 포착하는 데 강합니다. 키워드 기반 검색은 단순하고 빠르지만, 문장이 길어지거나 질문이 모호해질수록 성능이 급격히 하락하는 반면, 벡터 검색은 이런 약점을 효과적으로 보완합니다.
검색 시간(latency)과 리소스 소비의 트레이드오프
벡터 검색은 고차원 벡터 연산을 필요로 하므로 CPU, RAM, 저장소 자원을 더 많이 소모할 수 있으며, 특히 임베딩 및 인덱싱 과정은 초기 비용이 큽니다. 반면 키워드 검색은 저사양 환경에서도 가볍게 구동 가능하며, 응답 속도도 상대적으로 빠릅니다. 따라서 업무 환경의 리소스 조건과 성능 목표에 따라 선택이 달라질 수 있습니다.
하이브리드 검색이 필요한 상황
사용자 수가 많고 검색 요구가 다양한 환경에서는 하이브리드 검색이 유리합니다. 예를 들어, 법무팀은 특정 법령 조항을 키워드로 찾고자 하지만, 동시에 그 조항과 유사한 표현이 있는 사례 문서도 함께 보고 싶어 합니다. 이런 경우 sparse 검색과 dense 검색을 결합하면, 정밀성과 포괄성을 동시에 확보할 수 있습니다.
실무 환경에서 고려할 보안과 운영 요소
벡터 DB 사용 시 데이터 프라이버시 이슈
클라우드형 벡터 DB는 사용 편의성은 높지만, 보안성과 데이터 주권 측면에서는 이슈가 발생할 수 있습니다. 특히 내부 규정상 데이터를 외부 서버에 업로드할 수 없는 조직, 예컨대 병원, 금융기관, 정부기관 등에서는 클라우드 기반 벡터 DB 사용이 불가능한 경우도 많습니다.
로컬 설치형 구조로 해결하는 내부 정보 보안
이러한 상황에서는 로컬에 설치 가능한 오픈소스 DB(FAISS, Qdrant 등)를 활용해 자체 인프라 내에서만 데이터가 처리되도록 설계해야 합니다. 로컬 서버, NAS, 내부 클러스터 등에 설치함으로써 외부 전송 없이도 안전하게 벡터 검색 시스템을 운영할 수 있습니다. 이는 보안 감사를 통과해야 하는 기업에게 특히 중요한 요소입니다.
인덱스 업데이트, 버전 관리 전략
문서는 계속 변경되고 추가되기 때문에, 초기 인덱싱 이후에도 지속적인 업데이트가 필요합니다. 이를 위해 자동 인덱싱 스케줄링, 변경 감지 시스템, 증분 업데이트 구조 등을 마련해야 하며, 과거 버전의 문서를 유지하고 관리할 수 있는 버전 관리 전략도 필요합니다. 이런 기능은 R&D 문서, 계약서, 정책 문서처럼 변경 이력이 중요한 문서군에서 특히 요구됩니다.
Wissly가 제공하는 안전한 벡터 기반 문서 검색
PDF, Word, HWP 등 다양한 문서 포맷 자동 임베딩
Wissly는 다양한 문서 포맷을 지원합니다. 단순 텍스트가 아닌 PDF, Word, 한글(HWP), PPT, 이미지 포함 보고서 등도 자동으로 처리하여 의미 단위로 분할하고 임베딩합니다. 별도의 전환 작업 없이도 대부분의 문서를 벡터화할 수 있어 실무 적용이 용이합니다.
GPT 기반 응답 + 출처 추적 + 하이라이트 기능 통합
단순한 검색 결과가 아니라, 문맥을 반영한 자연어 응답을 제공합니다. GPT 기반 응답은 사용자의 질문에 대해 명확한 문장으로 답변하며, 동시에 해당 답변의 출처가 된 문서 조각을 하이라이트하여 표시합니다. 이를 통해 AI의 응답이 어떤 문서를 근거로 생성되었는지를 사용자가 직접 확인할 수 있어 신뢰도와 투명성이 높아집니다.
로컬 저장 기반으로 보안과 검색 정확도를 동시에 확보
Wissly는 설치형 솔루션으로, 모든 문서를 로컬에서 처리합니다. 이는 외부 유출 가능성을 원천적으로 차단하며, 동시에 벡터 검색의 높은 정확도와 GPT의 자연어 처리 기능을 결합하여, 빠르고 신뢰도 높은 문서 검색을 제공합니다. 클라우드 연결이 어려운 환경에서도 고성능 AI 검색 시스템을 구현할 수 있습니다.
실무 활용 사례
컴플라이언스 팀의 규정집 검색 자동화
규제 대응 문서나 내규 집합은 분량이 방대하고 표현이 복잡한 경우가 많습니다. Wissly를 활용하면 “이해상충이 발생하는 경우의 기준은?”처럼 구체적인 질문을 통해 관련 조항을 바로 확인할 수 있습니다. 또한 문서 내 해당 구절을 하이라이트로 표시함으로써 감사 대응에도 효율적으로 활용됩니다.
연구팀의 논문 요약 및 인용 정리
논문 탐색과 인용 정리는 연구자들에게 반복적이고 시간이 많이 드는 작업입니다. Wissly는 대량의 논문을 자동 인덱싱하고, 사용자가 특정 개념이나 주제를 검색하면 해당 논문 내에서 인용 가능한 구절을 뽑아주고, 간결하게 요약해줍니다. 이를 통해 브리핑 자료 작성이나 연구 기획 시 시간이 크게 단축됩니다.
교육팀의 온보딩 문서 자동 탐색
사내 온보딩 프로세스는 각 팀과 직무에 따라 상이하며, 필요한 정보도 다릅니다. Wissly는 사내 규정, 업무 가이드, 툴 매뉴얼 등을 벡터화하여 신입사원의 질문에 정확히 답할 수 있는 문서를 찾아주고, 반복적인 교육 질문에 대한 자동 응답 기능도 제공합니다.
결론: 의미를 찾는 검색, 정확도를 높이는 전략
벡터 기반 검색이 만드는 업무 효율성
벡터 검색은 기존 검색이 놓쳤던 의미 기반 탐색을 가능하게 해줍니다. 이는 단순 정보 검색을 넘어, 문서 해석, 규정 파악, 업무 매뉴얼 탐색 등 실무 전반의 생산성을 높입니다. 특히 검색 범위가 크고 문서의 표현이 다양할수록 그 효과는 더 크게 나타납니다.
Wissly로 시작하는 고신뢰 문서 검색 시스템
보안성과 정확도를 동시에 만족시키는 문서 검색 시스템이 필요하다면, Wissly가 그 해답이 될 수 있습니다. 설치형 구조, 벡터 기반 검색, GPT 응답, 출처 추적 기능을 통합한 Wissly는 사내 지식 탐색을 새로운 수준으로 끌어올릴 수 있습니다. 지금 바로 문서 검색의 패러다임을 바꿔보세요.
키워드 검색의 한계, 벡터 검색의 등장
키워드 일치 중심 검색에서 의미 중심 검색으로
기존의 키워드 검색은 사용자가 입력한 검색어와 문서 내 텍스트 간의 단어 일치 여부를 기준으로 작동합니다. 이 방식은 비교적 단순한 구조와 빠른 속도를 제공하지만, 단어의 어휘적 다양성과 문맥의 차이를 반영하지 못해 정확한 검색이 어렵습니다. 예컨대 "근로 계약 종료 요건"이라는 문장을 찾고자 할 때, “종료 조건”이나 “해고 사유”처럼 다르게 표현된 문장은 키워드 검색으로는 포착되지 않습니다. 이에 따라 최근에는 단어가 아닌 문장의 의미를 기반으로 유사도를 판단하는 벡터 기반 검색에 대한 수요가 증가하고 있습니다.
누락과 과잉 결과를 반복하는 전통 검색 방식의 문제점
키워드 검색은 때때로 정보 누락과 과도한 결과 노이즈라는 이중의 문제를 발생시킵니다. 예를 들어, 특정 계약 조항을 찾기 위해 “계약 해지 조건”이라는 키워드를 입력하면, 관련 없는 문서 중 ‘조건’이라는 단어가 포함된 문서까지 검색되고, 정작 중요한 문서가 누락될 수 있습니다. 이러한 문제는 문서가 수천 건 이상 축적된 환경에서 특히 심각해지며, 실무자들은 원하는 정보를 찾기 위해 반복적인 탐색과 수작업 검토를 수행해야 합니다.
벡터 기반 문서 검색의 작동 원리
문서 임베딩 → 벡터 DB 저장 → 유사도 기반 검색 흐름
벡터 검색의 핵심은 문서와 질의를 벡터 공간에 위치시키고, 이들 간의 거리(유사도)를 계산하는 것입니다. 이를 위해 먼저 문서를 의미 단위로 분할한 후, 각 조각을 언어 모델(BERT, E5 등)을 통해 벡터로 임베딩합니다. 이 벡터는 벡터 DB에 저장되며, 사용자의 질문도 동일한 방식으로 벡터화됩니다. 그 후 두 벡터 간의 코사인 유사도 등을 통해 가장 근접한 문서 조각을 반환합니다. 이 구조는 의미 기반 검색을 가능하게 해주며, 문장의 표현이 달라도 같은 의미를 전달할 경우 검색 정확도를 높일 수 있습니다.
ANN(Approximate Nearest Neighbor) 검색 알고리즘 소개
유사한 벡터를 효율적으로 찾기 위해 ANN 알고리즘이 활용됩니다. 이는 전체 데이터셋을 직접 비교하지 않고도 근접한 결과를 빠르게 찾을 수 있도록 돕습니다. 대표적으로 사용되는 알고리즘에는 HNSW, IVF, ScaNN, Annoy 등이 있으며, 각각은 속도, 메모리 효율성, 정확도 간의 트레이드오프를 고려해 설계됩니다. 이 알고리즘들은 특히 대규모 벡터 데이터셋을 다루는 데 강점을 가지며, 수십만~수백만 건의 문서를 빠르게 탐색할 수 있도록 지원합니다.
top-k 검색 결과에서 LLM 응답으로 연결되는 구조
벡터 검색의 고도화된 응용 형태는 Retrieval-Augmented Generation(RAG) 구조입니다. 사용자의 질의가 임베딩되어 벡터 DB에서 유사도가 높은 top-k 문서 조각을 검색한 뒤, 이 정보를 LLM(Large Language Model)에게 입력으로 주고 자연어로 정제된 응답을 생성합니다. 이때 반환되는 응답은 단순 검색 결과가 아니라, 문맥에 맞는 해설이나 요약이 될 수 있어, 복잡한 문서 이해나 비정형 데이터 분석에 매우 유용합니다.
벡터 검색 기술 스택 정리
FAISS, Pinecone, Qdrant, Weaviate 등 주요 도구 비교
FAISS: 로컬 설치형 오픈소스 벡터 DB로, GPU 가속이 가능하며 고성능 대용량 처리에 적합. 커스터마이징이 자유롭고, 특히 보안 민감 환경에 적합.
Pinecone: 클라우드 기반 벡터 DB로 사용성과 확장성이 뛰어나며, 운영 및 인프라 관리를 최소화할 수 있어 빠른 PoC에 적합.
Qdrant: 러스트 기반으로 성능이 뛰어나고, 필터링 기능과 리얼타임 검색에 강점을 보이며 로컬과 클라우드 모두 지원.
Weaviate: 메타데이터 필터링, 스키마 설계, RESTful API 등 통합 기능이 우수하며, 다양한 벡터화 플러그인을 지원함.
LangChain, Haystack을 활용한 구현 흐름 예시
LangChain과 Haystack은 벡터 검색 및 RAG 구조를 손쉽게 구현할 수 있도록 돕는 프레임워크입니다. LangChain은 다양한 벡터 DB와 LLM 연동을 지원하며, 체이닝(Chaining) 구성이 가능해 사용자의 질문 흐름을 자연스럽게 이어갈 수 있습니다. Haystack은 문서 업로드, 인덱싱, 검색, QA 응답까지의 엔드투엔드 흐름을 구축할 수 있어 엔터프라이즈 환경에서 많이 활용됩니다. 이들을 통해 벡터 검색 시스템을 코딩 없이 빠르게 프로토타이핑할 수 있습니다.
Sparse + Dense blending, 하이브리드 검색 전략
하이브리드 검색은 sparse(키워드) 기반 검색과 dense(벡터) 검색을 결합해 검색 품질을 극대화하는 전략입니다. 예를 들어, 초기에는 키워드로 후보 문서를 좁히고, 이후 벡터 검색으로 의미적으로 유사한 내용을 정밀하게 찾는 방식입니다. 이 접근은 검색 범위 축소와 정확도 향상을 동시에 달성할 수 있어, 대규모 검색 시스템에서 성능을 안정화하는 데 매우 효과적입니다.
벡터 검색 vs 키워드 검색, 무엇이 다른가
정확도, 확장성, 문맥 이해력에서의 차이
벡터 검색은 키워드 검색 대비 의미를 중심으로 판단하므로, 다양한 표현과 복잡한 문맥 속에서도 핵심 내용을 포착하는 데 강합니다. 키워드 기반 검색은 단순하고 빠르지만, 문장이 길어지거나 질문이 모호해질수록 성능이 급격히 하락하는 반면, 벡터 검색은 이런 약점을 효과적으로 보완합니다.
검색 시간(latency)과 리소스 소비의 트레이드오프
벡터 검색은 고차원 벡터 연산을 필요로 하므로 CPU, RAM, 저장소 자원을 더 많이 소모할 수 있으며, 특히 임베딩 및 인덱싱 과정은 초기 비용이 큽니다. 반면 키워드 검색은 저사양 환경에서도 가볍게 구동 가능하며, 응답 속도도 상대적으로 빠릅니다. 따라서 업무 환경의 리소스 조건과 성능 목표에 따라 선택이 달라질 수 있습니다.
하이브리드 검색이 필요한 상황
사용자 수가 많고 검색 요구가 다양한 환경에서는 하이브리드 검색이 유리합니다. 예를 들어, 법무팀은 특정 법령 조항을 키워드로 찾고자 하지만, 동시에 그 조항과 유사한 표현이 있는 사례 문서도 함께 보고 싶어 합니다. 이런 경우 sparse 검색과 dense 검색을 결합하면, 정밀성과 포괄성을 동시에 확보할 수 있습니다.
실무 환경에서 고려할 보안과 운영 요소
벡터 DB 사용 시 데이터 프라이버시 이슈
클라우드형 벡터 DB는 사용 편의성은 높지만, 보안성과 데이터 주권 측면에서는 이슈가 발생할 수 있습니다. 특히 내부 규정상 데이터를 외부 서버에 업로드할 수 없는 조직, 예컨대 병원, 금융기관, 정부기관 등에서는 클라우드 기반 벡터 DB 사용이 불가능한 경우도 많습니다.
로컬 설치형 구조로 해결하는 내부 정보 보안
이러한 상황에서는 로컬에 설치 가능한 오픈소스 DB(FAISS, Qdrant 등)를 활용해 자체 인프라 내에서만 데이터가 처리되도록 설계해야 합니다. 로컬 서버, NAS, 내부 클러스터 등에 설치함으로써 외부 전송 없이도 안전하게 벡터 검색 시스템을 운영할 수 있습니다. 이는 보안 감사를 통과해야 하는 기업에게 특히 중요한 요소입니다.
인덱스 업데이트, 버전 관리 전략
문서는 계속 변경되고 추가되기 때문에, 초기 인덱싱 이후에도 지속적인 업데이트가 필요합니다. 이를 위해 자동 인덱싱 스케줄링, 변경 감지 시스템, 증분 업데이트 구조 등을 마련해야 하며, 과거 버전의 문서를 유지하고 관리할 수 있는 버전 관리 전략도 필요합니다. 이런 기능은 R&D 문서, 계약서, 정책 문서처럼 변경 이력이 중요한 문서군에서 특히 요구됩니다.
Wissly가 제공하는 안전한 벡터 기반 문서 검색
PDF, Word, HWP 등 다양한 문서 포맷 자동 임베딩
Wissly는 다양한 문서 포맷을 지원합니다. 단순 텍스트가 아닌 PDF, Word, 한글(HWP), PPT, 이미지 포함 보고서 등도 자동으로 처리하여 의미 단위로 분할하고 임베딩합니다. 별도의 전환 작업 없이도 대부분의 문서를 벡터화할 수 있어 실무 적용이 용이합니다.
GPT 기반 응답 + 출처 추적 + 하이라이트 기능 통합
단순한 검색 결과가 아니라, 문맥을 반영한 자연어 응답을 제공합니다. GPT 기반 응답은 사용자의 질문에 대해 명확한 문장으로 답변하며, 동시에 해당 답변의 출처가 된 문서 조각을 하이라이트하여 표시합니다. 이를 통해 AI의 응답이 어떤 문서를 근거로 생성되었는지를 사용자가 직접 확인할 수 있어 신뢰도와 투명성이 높아집니다.
로컬 저장 기반으로 보안과 검색 정확도를 동시에 확보
Wissly는 설치형 솔루션으로, 모든 문서를 로컬에서 처리합니다. 이는 외부 유출 가능성을 원천적으로 차단하며, 동시에 벡터 검색의 높은 정확도와 GPT의 자연어 처리 기능을 결합하여, 빠르고 신뢰도 높은 문서 검색을 제공합니다. 클라우드 연결이 어려운 환경에서도 고성능 AI 검색 시스템을 구현할 수 있습니다.
실무 활용 사례
컴플라이언스 팀의 규정집 검색 자동화
규제 대응 문서나 내규 집합은 분량이 방대하고 표현이 복잡한 경우가 많습니다. Wissly를 활용하면 “이해상충이 발생하는 경우의 기준은?”처럼 구체적인 질문을 통해 관련 조항을 바로 확인할 수 있습니다. 또한 문서 내 해당 구절을 하이라이트로 표시함으로써 감사 대응에도 효율적으로 활용됩니다.
연구팀의 논문 요약 및 인용 정리
논문 탐색과 인용 정리는 연구자들에게 반복적이고 시간이 많이 드는 작업입니다. Wissly는 대량의 논문을 자동 인덱싱하고, 사용자가 특정 개념이나 주제를 검색하면 해당 논문 내에서 인용 가능한 구절을 뽑아주고, 간결하게 요약해줍니다. 이를 통해 브리핑 자료 작성이나 연구 기획 시 시간이 크게 단축됩니다.
교육팀의 온보딩 문서 자동 탐색
사내 온보딩 프로세스는 각 팀과 직무에 따라 상이하며, 필요한 정보도 다릅니다. Wissly는 사내 규정, 업무 가이드, 툴 매뉴얼 등을 벡터화하여 신입사원의 질문에 정확히 답할 수 있는 문서를 찾아주고, 반복적인 교육 질문에 대한 자동 응답 기능도 제공합니다.
결론: 의미를 찾는 검색, 정확도를 높이는 전략
벡터 기반 검색이 만드는 업무 효율성
벡터 검색은 기존 검색이 놓쳤던 의미 기반 탐색을 가능하게 해줍니다. 이는 단순 정보 검색을 넘어, 문서 해석, 규정 파악, 업무 매뉴얼 탐색 등 실무 전반의 생산성을 높입니다. 특히 검색 범위가 크고 문서의 표현이 다양할수록 그 효과는 더 크게 나타납니다.
Wissly로 시작하는 고신뢰 문서 검색 시스템
보안성과 정확도를 동시에 만족시키는 문서 검색 시스템이 필요하다면, Wissly가 그 해답이 될 수 있습니다. 설치형 구조, 벡터 기반 검색, GPT 응답, 출처 추적 기능을 통합한 Wissly는 사내 지식 탐색을 새로운 수준으로 끌어올릴 수 있습니다. 지금 바로 문서 검색의 패러다임을 바꿔보세요.