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충격! 벡터 검색 한계 인정? WiseNut, 하이브리드 AI 검색 공개

댓글 0 · 저장 0 2025.04.15 17:27

기사 3줄 요약

1 WiseNut, 벡터+키워드 하이브리드 검색 SF-1 V7 공개.
2 벡터 검색 한계 인정, 한국어 처리 정확도 높여.
3 공공 조달 등록 완료, 시장 점유율 확대 목표.

최근 AI 기술 경쟁이 뜨거워지면서, 문맥까지 파악하는 '벡터 검색'이 큰 주목을 받고 있습니다. 하지만 벡터 검색이 만능 해결책이라는 주장에는 물음표가 붙습니다. 국내 AI 기업 WiseNut은 이러한 현실을 인정하고, 벡터 검색과 기존의 키워드 검색을 결합한 새로운 솔루션 'SF-1 V7 벡터 에디션'을 선보였습니다.

벡터 검색, 정말 만능일까?

벡터 검색은 AI가 글의 의미와 맥락을 파악해 관련성 높은 정보를 찾아주는 방식입니다. 예를 들어 "AI 관련 문서를 찾아줘, 근데 머신러닝 내용은 빼고"처럼 복잡한 질문을 던져도, AI가 의미를 이해하고 원하는 결과를 찾아줄 수 있습니다. 하지만 특정 이름이나 전문 용어처럼 정확한 단어를 찾아야 할 때는 오히려 키워드 검색이 더 유리할 수 있습니다. WiseNut의 SF-1 V7은 바로 이 점에 주목했습니다. 벡터 검색의 장점과 키워드 검색의 장점을 합쳐, 사용자가 어떤 방식으로 검색하든 더 정확한 결과를 얻도록 설계된 것입니다. 이 솔루션은 이미 공공 조달 시스템에도 등록되었습니다.

WiseNut 기술, 뭐가 다른데?

SF-1 V7은 어떻게 작동할까요? 사용자의 질문이나 문서 내용을 AI 모델(BERT, Sentence-BERT 등 단어의 의미를 숫자로 바꾸는 모델)을 사용해 '벡터'라는 고차원 숫자 데이터로 변환합니다. 그리고 이 벡터들 간의 유사성을 계산해 가장 관련성 높은 문서를 찾아냅니다. WiseNut은 이 과정을 매우 빠르고 안정적으로 처리할 수 있다고 강조합니다. 일반적인 서버 환경에서도 초당 약 1만 건의 문서를 처리할 수 있는 성능을 갖췄으며, 95%의 검색 요청에 대해 0.1초 안에 응답한다고 합니다. 특히 WiseNut은 한국어 처리에 강점을 보입니다. 한국어의 복잡한 형태소를 분석하고, 한국어에 맞는 불필요한 단어(불용어)를 제거하는 자체 기술을 개발해, 한국어 문서 검색 정확도를 15%나 향상시켰다고 밝혔습니다. 이는 한국 시장에서 큰 차별점이 될 수 있습니다.

시장 경쟁, 승산 있을까?

AI 검색 시장에는 이미 Pinecone, Milvus, Weaviate 같은 강력한 경쟁자들이 있습니다. 이들은 주로 벡터 검색 기술 자체에 집중하는 경향이 있습니다. 반면 WiseNut은 벡터 검색과 키워드 검색을 결합한 하이브리드 방식과 한국어 처리 능력에 강점을 두고 있습니다. WiseNut은 이미 지난해 국내 조달 시장에서 검색 솔루션 분야 매출 1위를 기록했으며, 앞으로 공공 시장 점유율을 더욱 확대할 계획입니다. 이를 위해 삼성SDS, LG CNS와 같은 대형 IT 서비스 기업과의 파트너십을 강화하고, 지속적인 연구개발 투자로 다국어 지원 및 이미지 등 다양한 데이터 검색 기능을 추가할 예정입니다. 또한, AI 엑스포 코리아 등 관련 행사에 적극 참여하며 브랜드 인지도를 높이고, 고객 지원 및 교육 프로그램도 강화할 방침입니다.

기능	WiseNut SF-1 V7	다른 벡터 검색 솔루션
검색 방식	하이브리드 (키워드 + 벡터)	주로 벡터 검색
언어 최적화	한국어 최적화	일반적 또는 제한적 언어 지원
처리량	초당 10,000 건	구성에 따라 다름
응답 속도	100ms 미만 (95% 쿼리)	데이터 크기 및 복잡성에 따라 다름

물론 하이브리드 방식은 시스템이 더 복잡해지고 관리 부담이 커질 수 있다는 단점도 있습니다. WiseNut은 이러한 문제를 자동화된 관리 시스템과 모듈식 설계를 적용하여 해결하고 있다고 설명합니다. 가격 정책은 처리하는 문서량, 검색량, 필요한 기술 지원 수준 등을 고려해 다른 기업용 벡터 검색 솔루션과 경쟁력 있게 책정될 예정입니다. WiseNut의 SF-1 V7은 하나의 검색 기술만이 최고라고 주장하기보다는, 현실적인 문제 해결에 초점을 맞춘 실용적인 접근 방식을 보여줍니다. 앞으로 AI 검색 기술이 어떻게 발전할지 지켜볼 필요가 있겠습니다.