Back to the Basics Back to the Basics

기존 Elasticsearch/OpenSearch 인프라를 기반으로 RAG 시스템을 구축하려면 벡터 검색 기능과 LLM 연동 전략이 필요합니다. 본 글에서는 Spring AI 환경에서 OpenSearch를 활용한 Vector Search 통합 방법과 설계 전략을 정리합니다. 왜 OpenSearch 벡터 검색인가? 많은 기업에서 이미 Elasticsearch 또는 OpenSearch를 로그, 검색, 운영 데이터 저장소로 사용하고 있습니다.이런 환경에 새로 LLM 기반 RAG 시스템을 도입할 때 가장 이상적인 방법은 기존 인프라를 그대로 활용하는 것입니다. OpenSearch는 최근 버전부터 Dense Vector Field와 k-NN 검색 기능을 공식 지원하고 있으며,Spring 애플리케이션에서 바로 연..

Spring Boot에서 Elasticsearch를 연동하여 검색 기능을 구현하는 방법을 설명합니다. 인덱스 설계, 매핑 구조, 쿼리 작성, 운영 적용 전략까지 실무 중심으로 정리한 검색 시스템 구축 가이드입니다. 전통적인 RDB 기반 LIKE 검색은 유연성과 성능에 한계가 있습니다.특히 전체 텍스트 검색이나 복합 조건 검색이 필요한 경우Elasticsearch를 연동한 검색 전용 아키텍처가 필요한 이유입니다.Spring Boot와 Elasticsearch를 연동하면도메인 객체를 기반으로 간결하게 인덱싱하고다양한 검색 쿼리를 조합할 수 있으며확장성과 응답 속도를 동시에 만족하는 검색 시스템을 구축할 수 있습니다.1. Elasticsearch 기본 개념 정리개념 설명IndexDB의 테이블과 유사, 검색 단..