Search AI란 무엇인가요?

Search AI 소개

Search AI는 고급 검색 기술의 정의 기능과 인공 지능(AI)의 정의 기능을 결합하여 엔터프라이즈 정보 검색 및 분석에 대한 혁신적인 접근 방식을 만드는 새로운 기술입니다. 레이크하우스가 데이터 레이크와 데이터 웨어하우스의 강점을 결합하는 것처럼, Search AI는 검색과 AI의 장점을 통합하여 가장 관련이 있고 정확한 답변과 실행 가능한 인사이트를 제공합니다.

Search AI를 사용하면 텍스트 및 로그 파일부터 코드, 보안 이벤트 등 모든 데이터에서 질문에 대한 답변을 빠르게 찾을 수 있습니다. "봄에 가장 친한 친구 결혼식에 뭘 입고 가야 할까요?"처럼 간단한 것부터 "방화벽 경보를 받았는데, 엔드포인트 장치 중 하나에서도 경보를 받았어요. 어떤 의미이고 어떻게 해야 할까요?"처럼 훨씬 더 복잡한 것까지 질문은 다양합니다. Search AI를 사용하면 이러한 모든 질문에 신속하게 답변할 수 있습니다.

Search AI가 중요한 이유는 무엇인가요?

Search AI가 중요한 이유는 조직 내 데이터의 양이 증가함에 따라 고객과 직원이 기존 방법으로는 그 데이터에서 질문에 대한 답을 찾기가 점점 더 어려워지기 때문입니다.

검색 기술만으로는 한계가 있습니다

기존 검색 기술은 정보 검색에 혁명을 일으켜 방대한 양의 데이터에서 필요한 정보에 즉시 액세스할 수 있게 했습니다. 그러나 기존 검색은 비정형 데이터 세트에서 관련 결과를 반환하는 데는 탁월하지만, 사용자가 특정 답변을 찾고자 할 때 결과 목록을 수동으로 탐색하고 결과를 직접 분석하는 데는 한계가 있습니다.

검색 사용 사례의 예

의류 매장 웹사이트에서 셔츠를 찾는 쇼핑객
FAQ에서 답변을 검색하는 사용자
내부 리소스를 분석하는 직원
인시던트의 근본 원인을 식별하기 위해 로그를 검색하는 사이트 안정성 엔지니어(SRE)
보안 침해 여부를 확인하기 위해 보안 이벤트를 검색하는 보안 운영 센터(SOC) 분석가
일상 업무를 수행하기 위해 내부 지식 기반을 검색하는 지식 근로자

하지만 구문을 분석해야 할 데이터가 너무 많아지면 검색 효율성이 떨어집니다. 결국에 검색 기술은 응답 목록을 출력합니다.

인공 지능만으로는 한계가 있습니다

AI는 패턴 식별, 인사이트 생성, 복잡한 분석 자동화에는 매우 능숙합니다. 그러나 방대한 비정형 데이터 세트 내에서 특정 데이터를 정확히 식별하는 데는 자주 어려움을 겪습니다. AI의 힘은 직접적인 데이터 검색보다는 분석과 처리에 있습니다.

예를 들어 머신 러닝과 같은 기존 AI는 패턴 인식 및 이상 징후 탐색과 같은 기능을 통해 사용자가 데이터의 범위를 빠르게 좁힐 수 있도록 도와줍니다. 하지만 기존 AI를 사용하더라도 데이터에 대한 인사이트를 제공하기 위해 생성되는 경보의 수는 압도적으로 많습니다. 데이터에서 생성되는 수많은 경보를 수동으로 처리하기는 불가능합니다.

생성형 AI 기술의 등장으로 답변을 얻는 방식이 달라졌습니다. 생성형 AI는 기존의 검색 및 머신 러닝 기술처럼 결과 목록이 아닌 답변을 생성합니다. 안타깝게도 검색 및 머신 러닝 기술과 달리 생성형 AI는 학습된 데이터 외부의 실시간 컨텍스트가 없습니다.

Search AI는 이 문제를 해결합니다

Search AI는 검색 기술과 인공 지능의 상호 보완적인 강점을 결합합니다. 이를 통해 조직은 활용도가 낮은 비정형 데이터의 기하급수적인 증가를 독특하게 활용할 수 있습니다. Search AI는 검색 기술을 통해 가장 관련이 있는 데이터를 찾아 Retrieval-Augmented Generation(RAG)를 통해 대규모 언어 모델(LLM) 로 전달하여 사용자의 원래 질문을 기반으로 답변을 생성합니다.

이러한 기술의 조합을 통해 사용자는 마침내 모든 데이터에서 실시간으로 질문에 대해 관련이 있는 답변을 쉽게 얻을 수 있습니다. 엔터프라이즈 수준에서 Search AI는 중요한 생산성 지원 도구입니다. Search AI를 통해 기업은 더 나은 의사 결정, 운영 효율성 향상, 혁신 추진, 고객 경험 개선, 복원력 보장, 보안 위험 완화를 실현할 수 있습니다.

Search AI는 콘텐츠 탐색 및 데이터 액세스 최적화, 고객 지원 개선, 의사 결정 강화, 지식 민주화, 운영 효율성 향상을 달성할 수 있습니다.

Search AI는 사이버 보안 및 통합 가능성과 같은 필드에서 매우 중요합니다. 이는 모든 로그, 보안 이벤트 데이터 등에서 위협과 이상 징후를 신속하게 식별하여 문제 해결 속도를 개선하고 수정 또는 응답을 위한 실행 가능한 단계를 제공합니다. 평균 해결 시간(MTTR)이 개선되면 시스템의 운영 복원력이 향상되고 보안 태세가 개선되며 팀의 생산성이 향상됩니다.

Search AI는 어떻게 작동하나요?

Search AI는 자연어 처리(NLP), 머신 러닝(ML) 및 생성형 AI 모델과 같은 정교한 검색 기술과 AI 기술을 결합하여 작동합니다. 다음은 핵심 기능을 간략하게 설명한 것입니다.

지능형 데이터 검색: Search AI는 먼저 입력을 받아 입력 뒤에 숨겨진 시맨틱 및 컨텍스트 의미를 이해한 후, 입력과 가장 관련이 있는 적절한 데이터를 검색합니다. 검색 메커니즘에는 입력 뒤에 숨겨진 컨텍스트를 해석하는 자연어 처리(NLP), 문서와 주어진 검색 쿼리의 관련성을 판단하기 위해 정보 검색에 사용되는 순위 알고리즘인 Best Match 25(BM25), 대규모 데이터 세트에서 유사한 항목을 벡터(숫자 표현)로 표현하고 벡터 공간에서 유사성을 비교하여 찾는 벡터 검색 등 여러 기술이 함께 원활하게 작동하는 방식이 포함되어 있습니다.

인사이트 및 답변 생성: Search AI는 관련 데이터를 검색한 후, 고급 AI 기반 분석 방법을 사용하여 의미 있는 인사이트를 추출하고 컨텍스트를 인식하는 정확한 답변을 생성합니다. 그 예는 다음과 같습니다.

패턴 또는 이상 징후 인식: 머신 러닝 알고리즘은 검색된 데이터를 스캔하여 반복 패턴을 식별하거나 이상 징후를 표시합니다.
상관관계: 서로 다른 데이터 요소 간의 관계를 분석하여 눈에 띄지 않을 수 있는 중요한 상관관계를 식별할 수 있습니다.
컨텍스트를 인식하는 자연어 답변: 인간과 유사한 자연스러운 언어로 고도로 컨텍스트화된 답변을 제공합니다. 이를 통해 사용성이 크게 향상되어 모든 기술 수준의 사용자가 전문적인 분석 지식 없이도 복잡한 데이터를 직관적으로 다룰 수 있습니다.

Search AI의 이점

Seaerch AI는 조직이 모든 데이터를 실시간으로 종합적으로 파악할 수 있도록 합니다. 서로 다른 데이터 소스를 통합하여 중요한 인사이트에 즉시 액세스할 수 있게 함으로써 신속하고 정보에 입각한 의사결정을 지원합니다. 이러한 실시간 인텔리전스는 데이터의 양, 유형, 복잡성과 관계없이 의사 결정 전반에 걸쳐 신뢰도를 높여줍니다.

예를 들어 글로벌 소매 체인은 Search AI를 사용하여 CRM, ERP, 전자 상거래 플랫폼, 공개 웹 소스 등 여러 시스템의 판매 데이터, 고객 피드백, 재고 수준, 경쟁사 가격을 통합할 수 있습니다. 검색 기술은 특정 제품의 반품 급증과 리뷰에서의 소셜 감성 트렌드와 같은 모든 관련 신호를 실시간으로 검색합니다. 그런 다음 AI는 검색된 데이터를 분석하여 매출이 높은 품목에서 불만족을 초래하는 디자인 결함과 같은 패턴을 식별합니다. 인사이트를 얻으셨나요? 이 인사이트를 통해 향후 주문 접수 중단, 수정 사항 발표, 마케팅 비용 재할당을 진행하여 매출 손실을 방지하고 브랜드 신뢰를 유지할 수 있습니다.

효율성 극대화

Search AI는 정확하고 관련이 있는 데이터를 신속하게 제공하여 운영 비효율성을 제거합니다. 워크플로우를 간소화하고 개방형 통합 플랫폼에서 작업을 자동화합니다. 조직은 비용을 크게 절감하고 생산성을 향상하며 자원을 전략적으로 배분할 수 있습니다.

금융 서비스 회사는 Search AI를 사용하여 SAP, Coupa, Okta와 같은 도구에서 경비 보고서, 조달 데이터, 소프트웨어 라이선스 사용량 및 직원 액세스 로그를 통합할 수 있습니다. 이 예에서 검색 기술은 부서 전체에서 사용되지 않는 소프트웨어 라이선스를 보여주는 패턴을 검색합니다. AI는 이 데이터를 분석하여 중복 도구 표시, 잠재적인 절감액 계산, 공급업체 통합 권장을 수행합니다. 그 결과, 회사는 중복 구독 제거, 계약 재협상, 소프트웨어 지출 30% 절감을 실현합니다. 이 모든 것이 수동 감사나 팀의 업무 중단 없이 이루어집니다.

혁신 추진

Search AI는 조직이 정형 및 비정형 데이터 자산의 잠재력을 최대한 활용할 수 있도록 지원합니다. 데이터를 생성형 AI 기능과 원활하게 통합함으로써 조직은 창의적인 아이디어를 실질적인 혁신으로 전환하여 가능성을 확장하고 획기적인 애플리케이션을 구현할 수 있습니다.

실제 시나리오에서 법률 기술 회사는 Search AI를 사용하여 PDF로 저장된 수백만 개의 활용도가 낮은 고객 계약서 아카이브를 새로운 고객 대면 제품으로 변환할 수 있습니다. 검색 기술은 구조나 형식과 관계없이 이러한 계약서에서 주요 조항, 용어, 메타데이터를 추출하고 색인화합니다. 고객이 "내 조기 해지 권리는 무엇인가요?" 또는 "어떤 계약에 자동 갱신 조항이 있나요?"와 같은 질문을 하면 AI는 검색된 조항을 컨텍스트에 맞게 분석하여 계약별로 명확한 답변을 제공합니다. 그 결과, 법무 팀에 대한 의존도를 줄이고 휴면 데이터에서 새로운 수익 창출 제품 라인을 만드는 셀프서비스 법률 인텔리전스 도구가 탄생했습니다.

고객 경험 개선

Search AI의 개방형 고성능 아키텍처를 통해 조직은 정교한 지능형 디지털 경험을 개발할 수 있습니다. 개발자는 확장성 있고 개인화된 원활한 애플리케이션 및 서비스를 구축할 수 있는 강력한 도구를 확보하여 고객 상호작용과 만족도를 크게 향상합니다.

예를 들어 여행 예약 플랫폼은 Search AI를 사용하여 실시간 항공편 데이터, 과거 예약 내역, 고객 지원 채팅 및 웹과 모바일 앱 전반의 사용자 행동을 결합할 수 있습니다. 여행자가 막바지 여행을 검색할 때, 검색 기술은 관련 여정, 로열티 혜택 및 유사한 여행자 선호도를 검색합니다. AI는 이 데이터를 분석해 결과를 개인화하여 사용자의 프로필과 의도에 맞는 최적화된 경로, 업그레이드 제안, 동적 가격 책정을 제공합니다. 그 결과, 빠르고 직관적이며 심층적으로 개인화된 경험을 통해 전환율과 고객 만족도를 높입니다.

운영 복원력 향상

Search AI는 로그, 메트릭, 추적 및 기타 운영 데이터를 접근 가능하고 유연한 형식으로 집계합니다. 이 통합 데이터 보기를 통해 SRE는 인시던트의 근본 원인을 신속하게 식별하고 문제를 해결하며 최고 운영 성능을 유지관리할 수 있습니다.

예를 들어 대형 통신 서비스 제공자는 Search AI를 사용하여 ServiceNow, Splunk, OpenTelemetry와 같은 사일로화된 시스템에서 네트워크 로그, 지원 티켓, 중단 보고서 및 인프라 텔레메트리를 결합할 수 있습니다. 서비스 중단이 발생하면 검색 기술은 오류 급증, 영향을 받은 지역, 이전 유지관리 기록 등 상관관계가 있는 신호를 즉시 검색합니다. AI는 이러한 결과를 분석하여 근본 원인(이 경우, 특정 라우터 모델의 펌웨어 업데이트가 잘못 구성됨)을 식별합니다. 그런 다음 타겟팅된 롤백을 권장하고 운영 팀에 경보를 보내 평균 해결 시간을 몇 시간에서 몇 분으로 단축하여 엔지니어가 수작업으로 분류하는 수고를 덜어줍니다.

보안 위험 완화

Search AI는 클라우드 인프라, 엔드포인트, 네트워크 및 애플리케이션 전반에서 보안 신호를 통합하여 조직의 보안을 강화합니다. AI 기반 위협 탐지 및 응답 기능이 강화된 보안 운영 센터(SOC) 팀은 위협을 선제적으로 식별하고 무력화하여 진화하는 사이버 위험에 대해 강력하고 지속적인 방어를 유지관리할 수 있습니다.

글로벌 엔터프라이즈는 Search AI를 사용하여 AWS CloudTrail, CrowdStrike, Okta, VirusTotal과 같은 도구 전반에서 클라우드 액세스 로그, 엔드포인트 경보, 방화벽 이벤트, ID 서비스 제공자 및 위협 인텔리전스 피드를 통합할 수 있습니다. 비정상적인 로그인 동작이 탐지되면 검색 기능은 지리적 위치 이상 징후, 권한 상승 시도, 측면 이동 패턴과 같은 관련 신호를 즉시 검색합니다. AI는 이러한 이벤트의 상관관계를 파악하고 활성 인증 정보 유출을 식별하며 권장 차단 단계가 포함된 공격 타임라인을 생성합니다. SOC 팀에 실시간으로 경보이 전송되어 신속한 응답이 가능하고 본격적인 침해 사고를 예방할 수 있습니다.

Search AI, AI 기반 검색, AI 검색의 차이점

AI 기반 검색: AI 기반 검색은 관련성과 효율성을 개선하기 위해 AI 기술로 향상된 기존 검색 솔루션을 말하지만, 일반적으로 검색 결과 정확도 향상(예: 기존 키워드 검색이 아닌 시맨틱 검색을 사용하는 전자상거래 웹사이트)으로 제한됩니다. AI 기반 검색 엔진은 벡터 임베딩을 사용하여 유사한 용어(예: 'rainproof' 및 'waterproof')를 이해하고 제품 설명에 정확한 쿼리 단어가 포함되어 있지 않더라도 개념적으로 관련 제품을 검색합니다.

AI 검색: AI 검색은 AI 기술을 사용하는 모든 검색 기능을 광범위하게 설명합니다. 통합 인사이트나 조치 없이 검색 관련성을 높이기에는 범위가 제한적인 경우가 많습니다. 예를 들어 미국의 웹 검색 엔진 Perplexity AI(또는 간단히 Perplexity)는 대규모 언어 모델을 사용하여 쿼리를 처리하고 웹 검색 결과를 기반으로 응답을 합성합니다.

Search AI: Search AI는 기존 정보 검색을 넘어 인사이트, 컨텍스트, 실시간 조치를 제공하도록 설계된 고급 검색 및 AI 기술의 총체적 융합을 의미합니다. 예를 들어 Elastic의 Attack Discovery 기능(Search AI의 사이버 보안 애플리케이션)은 검색을 사용하여 보안 데이터 자산 전체에서 관련 증거를 찾습니다. AI는 서로 다른 데이터를 하나의 일관된 스토리로 통합하여 전체 상황을 이해하고 신속하게 대응할 수 있도록 지원합니다.

Search AI는 AI 기반 검색과 AI 검색 기능을 포함하지만, 더 심층적인 통합, 컨텍스트 이해, 실행 가능한 결과를 통해 이를 뛰어넘습니다.

Search AI를 위해 Elasticsearch를 선택하는 이유

Elastic의 Search AI Platform은 조직이 특정 요구 사항에 맞게 애플리케이션을 자유롭게 구축할 수 있도록 합니다. 강력하고 확장성 있는 개방형 인프라를 제공하여 개인화된 고객 경험부터 고급 분석 및 자동화에 이르기까지 다양한 사용 사례를 지원합니다.

개방형 설계

Elastic은 혁신과 적응성을 위한 촉매제로 개방성을 추구합니다. Search AI Platform은 개방형 표준을 기반으로 구축되어 상호 운용성과 투명성을 촉진합니다. 이러한 개방성을 통해 조직은 유연성을 유지관리하고 변화하는 요구 사항에 신속하게 적응하며 다양한 사용 사례에서 장기적인 생존 가능성을 보장할 수 있습니다. EY는 Search AI Platform을 기존 생성 AI 스택에 통합하여 규제 및 규정 준수 보고를 간소화했습니다. 이 플랫폼은 LLM 애플리케이션 구축을 위한 데이터 프레임워크인 LamaIndex, LangChain, LanceDB와 같은 오픈 소스 벡터 데이터베이스 등 EY 스택의 다른 구성 요소와 원활하게 통합할 수 있었습니다.

성능을 위한 구축

Elastic의 Search AI Platform은 속도, 확장성, 정확성을 우선시합니다. 복잡한 쿼리를 실행하든, 실행 가능한 인사이트를 도출하든, 실시간 작업을 자동화하든, Elastic은 최적의 성능을 보장합니다. 조직은 모든 규모에서 모든 결과가 신속하고 정확하며 안정적으로 반환된다는 것을 신뢰할 수 있습니다. Docusign은 Search AI Platform이 매일 수십억 개의 새로운 문서를 처리하여 기업이 계약서를 작성, 관리, 분석하는 방식을 혁신할 수 있는 유일한 솔루션이라는 것을 알게 되었습니다.

혁신을 위한 연결

Elastic은 데이터 환경의 역동적인 특성을 인식하여 지속적으로 기술의 경계를 넓혀가고 있습니다. Search AI Platform은 조직이 모든 소스, 유형 및 규모의 데이터를 효과적으로 탐색, 상관관계 파악, 조치할 수 있는 최첨단 도구와 기능을 제공합니다. Elastic은 조직이 데이터 기반 혁신의 최전선에 머물러 비즈니스 가치와 성장을 지속적으로 촉진할 수 있도록 지원합니다. Search AI Platform을 사용하여 Cogstack은 NHS와 협력해 코로나19 기간에 의료진이 전문 용어나 코딩 없이도 관련 데이터에 신속하게 접근할 수 있도록 하여 환자 치료를 혁신했습니다.

Elastic의 통합 가시성 및 보안 솔루션은 Search AI Platform을 기반으로 구축되었으며, 이 플랫폼에 포함되어 있습니다.

Elastic Observability는 Search AI를 사용하여 시스템 상태와 성능에 대한 실시간 인사이트를 제공합니다. 로그, 메트릭, 추적 데이터를 통합하여 팀이 운영 문제를 신속하게 식별하고 해결하며 우수한 시스템 안정성을 유지관리할 수 있도록 지원합니다.

Elastic Security는 Search AI를 사용하여 실시간 위협 탐지 및 응답 기능을 제공합니다. 통합 보안 신호와 고급 분석을 통해 보안 팀이 위협을 신속하게 식별하고 완화하여 종합적인 보안 태세를 관리할 수 있도록 지원합니다.

Search AI는 검색 기술과 인공 지능의 결합된 강점을 사용하는 혁신적인 접근 방식입니다. Elastic의 혁신적인 Search AI 플랫폼을 통해 조직은 데이터에서 전례 없는 가치를 창출하여 의사 결정 강화, 운영 효율성 및 복원력 향상, 고객 경험 개선, 보안 태세 강화를 달성할 수 있습니다.