인공지능 검색의 진화: 다중 벡터와 구글 무베라(MUVERA)가 바꾼 최신 검색 기술과 앞으로의 변화
최근 인공지능이 적용된 검색 엔진은 우리가 상상하는 것보다 훨씬 복잡한 과정을 거쳐 정보를 찾아줍니다. “에베레스트 산의 높이는 얼마인가요?”라는 단순한 질문 뒤에는 인터넷에 흩어진 수십억 개의 문서, 이미지, 영상 중에서 가장 관련성 높은 정보를 찾아내는 정교한 기술이 숨어 있습니다. 오늘은 최근 검색 엔진 기술 트렌드를 이해하는데 뺄 수 없는 임베딩 기술과 벡터 검색 그리고 다중 벡터 활용에 대해 이야기하려고 합니다. 이 글은 최근 구글이 발표한 논문, MUVERA: Making multi-vector retrieval as fast as single-vector search을 읽고 관련 내용을 묶어 정리한 것입니다.
검색엔진 알고리즘의 변화
현재 검색엔진에서는 당연하게 활용되는 프리텍스트 인덱싱 기법, 정보의 관련성에 기반한 대용량 정보 검색 시스템, 다국어 검색 기법, 비정형 데이터에 대한 검색 기법들은 사실 1980년 이전에 이미 개발되어 있었던 기술입니다. 검색엔진의 […]