관리자 > 설정 > 검색 엔진 탭에서 벡터 데이터베이스 유형과 검색 파라미터를 설정합니다. 이 설정은 지식기반(KbSphere), 용어 사전(Glossary), DbSphere에서 공통으로 사용됩니다.
검색 엔진 선택
| 엔진 | 특징 |
|---|
| Azure AI Search | Azure 관리형 서비스, 하이브리드 검색 기본 지원 |
| PostgreSQL pgvector | PostgreSQL 확장, halfvec 지원으로 메모리 효율적 |
| Milvus | 대규모 분산 처리, 고성능 벡터 검색 |
| Elasticsearch | 하이브리드 검색(BM25 + 벡터), 기존 ELK 스택 활용 가능 |
| Google Vertex AI Search | Google Cloud 관리형 검색 서비스 |
Azure AI Search
pgvector
Milvus
Elasticsearch
Vertex AI Search
| 설정 항목 | 설명 |
|---|
| Endpoint | Azure Search 서비스 URL |
| API Key | Admin API Key |
| Index Prefix | 인덱스 이름 접두사 (선택) |
| 설정 항목 | 설명 |
|---|
| Connection String | PostgreSQL 연결 문자열 |
pgvector 확장이 PostgreSQL에 설치되어 있어야 합니다.
| 설정 항목 | 설명 |
|---|
| URI | Milvus 서버 주소 |
| Token | 인증 토큰 (선택) |
| 설정 항목 | 설명 |
|---|
| URL | Elasticsearch 서버 URL |
| Username | 인증 사용자명 |
| Password | 인증 비밀번호 |
| Index Prefix | 인덱스 이름 접두사 (선택) |
| 설정 항목 | 설명 |
|---|
| Project ID | Google Cloud 프로젝트 ID |
| Location | 리전 |
| Collection | 데이터 스토어 컬렉션 |
| Service Account Key | Global 키 또는 Custom JSON 키 |
임베딩 엔진 및 모델은 설정 > 문서 탭에서 설정합니다. 검색 엔진과 임베딩 설정의 벡터 차원이 일치해야 합니다.
검색 설정
검색 결과 수와 리랭커를 설정합니다.
| 설정 항목 | 설명 | 기본값 |
|---|
| Top K | 벡터 검색 결과 개수 | 10 |
| Reranker Top K | 리랭커 적용 후 반환할 결과 개수 | 3 |
| 리랭커 임계값 | 리랭커 적용 후 최소 관련성 점수 (0~1). 임계값 미만의 결과는 필터링 | 0.0 |
리랭커 설정
검색 결과의 품질을 향상시키기 위해 리랭커를 설정합니다.
| 설정 항목 | 설명 |
|---|
| 리랭커 엔진 | 리랭킹에 사용할 서비스 |
| 리랭커 모델 | 사용할 리랭킹 모델 |
검색 엔진 유형을 변경하면 기존에 인덱싱된 데이터에 접근할 수 없게 됩니다. 변경 전 반드시 데이터 마이그레이션 계획을 수립하세요.
