검색 엔진을 만드는 방법

검색 엔진을 사서라고 생각해 보세요. 사서는 여러분이 찾고자 하는 정보를 찾도록 도와줍니다. 여러분이 해결하려는 문제나 대답하려는 질문을 말하면, 사서는 여러분에게 가장 도움이 될 만한 책과 자료를 알려줄 수 있습니다. 사서가 항상 정확한 답을 찾아주는 건 아니지만 행운이 따르기를 바라면서 맹목적으로 책을 샅샅이 뒤지는 것보다는 훨씬 더 효율적입니다.

검색 엔진은 웹 서버, 데이터 수집, 인덱스, 결과 페이지라는 네 가지 주요 구성 요소로 이루어져 있습니다. 검색 엔진을 구축하기 전에 이 요소 각각의 역할을 이해하는 것이 중요합니다.

검색 엔진이 사서라면 웹 서버는 도서관 그 자체입니다. 웹 서버는 사용자에게 의미 있는 결과를 반환하는 데 필요한 모든 데이터가 저장되는 곳입니다. 이러한 웹 서버는 확장성, 접근성, 보안 및 성능 때문에 일반적으로 클라우드 기반입니다. 웹 검색 엔진의 경우, 이는 다양한 웹사이트에 있는 HTML 페이지, 이미지, 동영상 및 기타 자산의 위치가 됩니다. 소셜 미디어 사이트의 경우, 해당 플랫폼의 콘텐츠에 필요한 제목, 설명, 메타데이터 및 기타 정보가 됩니다.

도서관이 다양한 책을 큐레이션하고 수집해야 하듯, 검색 엔진도 어디선가 데이터를 수집해야 합니다. 이것이 바로 데이터 수집이 검색 엔진 구축에서 매우 중요한 이유입니다. 웹 검색 엔진의 경우 이러한 데이터 수집은 웹 크롤러를 통해 이루어집니다. 크롤러는 정교한 알고리즘을 사용해 웹사이트를 스캔하고 콘텐츠가 무엇인지, 어디에 있는지 식별합니다.

API를 통해 다른 서비스와 통합하는 것은 또 다른 유형의 데이터 수집입니다. 이러한 통합을 통해 데이터의 출처를 선별적으로 선택할 수 있으므로, 검색 엔진이 특정 데이터를 훨씬 더 효과적으로 찾을 수 있습니다. 예를 들어, 동영상용 검색 엔진을 구축하는 경우 YouTube, Netflix, Disney+ 등 여러 제공업체의 결과를 표시할 수 있습니다.

마찬가지로, 커넥터를 사용하여 하나 이상의 데이터 소스에서 정보를 가져올 수 있습니다. 이는 특정 데이터베이스, 애플리케이션 또는 API에 연결하는 데 사용할 수 있는 사전 구축된 모듈 또는 코드 스니펫인 경우가 많습니다. 커넥터는 범위를 지나치게 확장하지 않고도 충분한 유연성을 제공합니다.

도서관과 마찬가지로, 콘텐츠에는 인덱스가 있어야 합니다. 그렇지 않으면 모든 것이 어디에 있는지 알 수 없게 됩니다. 인덱스는 데이터 소스의 정보를 효율적으로 검색할 수 있도록 구성하고 저장하여 이 작업을 수행합니다. 검색 엔진이 제대로 작동하려면 콘텐츠를 신속하게 식별하고 순위를 매긴 뒤 제공할 수 있어야 합니다.

방대한 양의 데이터를 인덱싱해야 하기 때문에 이 인덱스는 소스에서 그대로 복사할 수 없습니다. 대신, 인덱스는 이 콘텐츠를 처리하여 다음과 같은 핵심 요소로 분류해야 합니다.

• 키워드: 페이지에서 찾은 단어 및 구문

• 임베딩: 텍스트 데이터를 나타내는 다차원 벡터

• 메타데이터: 페이지에 임베딩된 제목, 설명 및 기타 정형 데이터

• 콘텐츠 분석: 페이지의 주제, 엔티티 및 전반적인 의미에 대한 이해

• 백링크: 콘텐츠를 가리키는 다른 웹사이트의 링크

이 퍼즐의 마지막 부분은 실제로 사용자에게 검색 결과를 표시하는 것입니다. 검색 엔진 결과 페이지는 서버, 데이터 수집 및 인덱스 작업을 통해 수행한 모든 노력을 반영하여, 이는 사용자가 선택할 수 있는 유용한 결과 목록으로 완성됩니다.

검색 엔진마다 표시 방식은 다르지만, 일반적으로 SERP에는 제목, 링크, 설명, 그리고 일종의 페이지 매김이 포함됩니다. 또한 사용자가 공통 매개변수를 기반으로 결과를 쉽게 구체화할 수 있도록, 고급 필터링 및 패싯 검색을 사용할 수도 있습니다. 하지만 중요한 것은 결과가 명확하게 표시되어 가장 적합하고 관련성 높은 선택을 쉽게 찾을 수 있어야 한다는 것입니다.

검색 정확도는 사용자에게 의도를 이해하고 있음을 보여주고 올바른 경로에 도달했음을 확신시켜 신뢰를 조성하기 때문에 중요합니다. 이는 궁극적으로 고객이 원하는 정보에 원활하게 접근할 수 있도록 안내하며 충성도를 구축하고 지속적인 참여를 촉진하는 조합입니다.

이제 검색 엔진의 주요 구성 요소를 더 잘 이해했으므로, 검색 엔진을 구축하는 과정과 직면할 수 있는 어려움에 대해 자세히 알아보겠습니다. 

우선, 검색 엔진의 규모에 대해 생각해 보아야 합니다. 원대한 목표를 세워 새로운 Google을 구축하려는 유혹을 느낄 수도 있습니다. 하지만 수십억 개의 웹페이지를 크롤링하려면 모든 데이터를 저장할 수 있는 용량은 말할 것도 없고 엄청난 양의 인프라와 컴퓨팅 성능이 필요합니다. 

또한 구축을 시작하기 전에 본인이 가진 기존 지식과 기술을 염두에 두어야 합니다. 데이터 소스를 더 잘 알수록 이를 검색 엔진에 더 쉽게 활용할 수 있습니다. 마찬가지로, 이미 경험이 있는 기술 스택을 고수하려고 노력하세요. Python에 능숙하다면, 그것을 사용하여 검색 엔진을 구축해 보세요.

검색 엔진 구축의 첫 번째 단계는 검색 엔진으로 어떤 문제를 해결할 것인지 결정하는 것입니다. 이 결정은 데이터 소스부터 색인, 결과 표시 방법까지 구축할 모든 것에 영향을 미칩니다. 따라서 누구를 위한 검색 엔진을 구축하고 있는지 생각해 보고, 스스로에게 다음 질문을 던져 보세요.

• 사람들이 이 정보/콘텐츠를 찾는 이유는 무엇인가?

• 관련성이 있는지 판단하려면 어떤 정보를 알아야 하는가?

• 어느 결과가 다른 결과보다 나은지 어떻게 결정할 것인가?

• 결과를 최대한 유용하게 만들려면 어떻게 결과를 제시할 것인가?

이러한 질문에 답하고 나면, 사용할 데이터 소스부터 검색 엔진 결과 페이지에 이미지를 포함할지 여부까지 이 구축 과정 전반에 걸쳐 중요한 결정을 훨씬 더 잘 내릴 수 있습니다. 생각해 둔 답변이 명확할수록 사용자의 필요와 기대에 더 잘 부응할 수 있습니다.

검색 엔진 요건을 파악했다면 다음 단계는 필요한 데이터를 수집하는 것입니다. 통합 또는 커넥터를 사용할 계획이라면, 해당 소스에 대한 액세스 권한을 얻어야 하며 색인이 필요할 때마다 데이터에 액세스할 수 있는지 확인해야 합니다. 데이터 소스가 여러분의 소유라면 이는 문제가 되지 않습니다. 그러나 외부 데이터 소스에는 어느 정도 위험이 따른다는 것을 기억하세요. 데이터 소스의 소유자는 언제든지 액세스 권한을 취소하거나 데이터를 변경할 수 있으며, 이로 인해 문제가 발생할 수 있습니다. 이 문제를 해결하기 위해 데이터 새로 고침을 예약할 수 있지만, 데이터의 구조나 아키텍처에 변경이 있을 경우 여전히 문제가 발생할 수 있습니다. 

웹 검색 엔진을 만들 때는 웹 크롤러를 사용해 색인하고 싶은 데이터를 가져와야 합니다. 이 작업에 걸리는 시간은 전적으로 검색 엔진의 규모에 달려 있습니다. 이론적으로는 직접 크롤러를 만들 수도 있지만, 여기에는 많은 노력이 필요합니다. 대신 Elastic 웹 크롤러와 같은 기존 도구를 사용하는 것이 훨씬 빠르고 쉽습니다. 이 도구로 원하는 웹사이트를 스캔할 수 있고, 자동 검색 엔진을 예약해 검색 엔진이 항상 최신 상태로 유지할 수 있습니다.

크롤러, API 또는 커넥터 중 무엇을 사용하는지는 중요하지 않습니다. 수집된 정보를 저장할 공간이 필요합니다. 그러나 오래된 데이터베이스를 서둘러 선택해서는 안 됩니다. 데이터 볼륨 및 증가, 성능 요건, 데이터 구조, 확장성, 안정성, 보안 및 분석과 같은 사항을 고려해야 합니다. 또한 단기 및 장기적으로 이 데이터를 저장하는 비용도 고려해야 합니다.

앞서 언급했듯이, 본인의 기술을 고려하는 것도 유용합니다. 예를 들어, 이전에 개발할 때 주로 Elasticsearch를 사용했다면 지금도 이것이 최선의 선택일 가능성이 높습니다. 하지만 여러 유형의 데이터베이스에 익숙하다면 위에 나열된 요소를 토대로 결정을 내려야 합니다.

다음으로 해야 할 일은 수집하고 저장한 데이터의 인덱스를 생성하는 것입니다. 이를 통해 사용자의 쿼리에 가장 정확도가 높은 결과를 제공할 수 있습니다. 다행히 Elastic 웹 크롤러에는 색인이 포함되어 있기 때문에 쉽게 작업할 수 있습니다. 하지만 인덱스 구조를 구성하는 동안, 데이터 세분성, 속성 색인, 데이터 압축 등을 고려해야 합니다.

시행착오가 있을지라도 사용자의 다음 작업을 지원하는 것을 목표로 삼아야 합니다.

• 관련 정보 빠르게 찾기

• 검색 결과 구체화 및 결과 필터링

• 관련 콘텐츠 찾기

바로 활용할 수 있는 검색 UI를 사용하면 검색 엔진 UI를 빠르게 설정하고 실행할 수 있으므로 이 모든 작업이 훨씬 쉬워집니다. 이를 통해 검색 엔진을 테스트하고, 인덱스를 검토하고, 조정 및 변경을 통해 검색 엔진을 개선할 수 있습니다. 여기에는 필터링, 정렬, 페이지 매김, 검색어 추천 등이 포함됩니다.

검색 엔진을 구축할 때 궁극적인 목표는 가장 유용하고 정확도가 높은 결과를 제공하는 것입니다. 하지만 처음부터 그렇게 할 수 있을 가능성은 별로 없습니다. 대신 그 목표에 더 가까워지도록 끊임없이 검색 엔진 개선을 위해 노력해야 합니다. 키워드 매칭, 벡터 데이터베이스, 하이브리드 검색 기법, 정확도 점수, 링크 분석, 동의어 등이 큰 개선을 가져올 수 있습니다.

머신 러닝과 AI를 활용하여 검색 기능을 향상할 수도 있습니다. 이를 통해 사용자 행동을 학습하고 고급 개인 맞춤 설정을 포함하며 사용자의 의도와 어조를 더 잘 이해할 수 있으므로 검색 엔진이 훨씬 더 강력해질 수 있습니다. 하지만 여기에는 나름의 어려움이 따릅니다. 검색 엔진에 편견이 들어가지 않도록 해야 하며, 개인정보 보호와 보안을 매우 중요하게 생각해야 합니다.

첫 번째 검색 엔진을 구축하는 것이 어렵게 느껴질 수 있지만, 이러한 단계를 통해 실제로 달성 가능성이 매우 높다는 점을 알게 되셨기를 바랍니다. 그리고 Elastic은 모든 단계에서 프로세스를 지원할 수 있습니다. 웹 크롤러와 같은 도구를 사용하여 데이터 수집을 간소화하고 확장 가능하고 유연한 아키텍처로 색인 기능을 강화하며, 머신 러닝 기능으로 정확도를 높입니다.

웹사이트 검색을 구축하든 전문 검색 엔진을 구축하든, Elasticsearch는 처음부터 효율적이고 사용자 친화적인 검색 환경을 만들기 위한 포괄적인 도구 세트를 제공합니다.

준비가 되었다면 비즈니스에 더 나은 검색 환경을 제공하는 데 도움이 되는 네 가지 방법이 있습니다.

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