#Search

기존 벡터 DB 단독 검색 방식의 한계를 극복하기 위해 키워드 기반 BM25 검색과 벡터 검색을 융합하는 Hybrid Search, 그리고 LLM의 컨텍스트 품질을 극대화하기 위한 Reranking을 내 프로젝트에 직접 도입한 과정과 교훈.

검색 기능이 필요할 때마다 Elasticsearch를 써야 하나 고민했는데, PostgreSQL의 Full-Text Search만으로도 충분한 경우가 많았다.

SQL LIKE 검색으로 시작했다가 한계를 느꼈고, Elasticsearch를 도입했다가 운영 비용에 놀랐다. 검색 시스템의 트레이드오프를 정리했다.

문자열 검색에 특화된 트리 자료구조. 접두사 트리(Prefix Tree)라고도 불리는 Trie의 구조와 삽입/검색 과정, 그리고 메모리 효율을 극대화한 Radix Tree까지 다뤄봤습니다.

업다운 게임으로 배우는 이진 탐색 트리. 왜 데이터베이스는 해시 테이블 대신 B-Tree를 쓸까? AVL 트리, 레드블랙 트리, 그리고 Splay Tree까지.

미로를 탈출하는 두 가지 방법. 넓게 퍼져나갈 것인가(BFS), 한 우물만 팔 것인가(DFS). 최단 경로는 누가 찾을까?