AI 기반 검색 엔진 구축: 종합 가이드

AI 기반 검색 엔진은 고급 알고리즘과 머신 러닝 기법을 활용하여 보다 관련성 높고 맥락을 인식하는 검색 결과를 제공합니다. 이 튜토리얼은 JavaScript와 Python을 사용하여 이러한 엔진을 구축하는 방법을 안내합니다.

웹 크롤링은 데이터를 수집하기 위해 웹을 체계적으로 탐색하는 과정입니다. 주요 기법은 다음과 같습니다: - **깊이 우선 탐색 (DFS)**: 각 분기를 최대한 깊게 탐색한 후 되돌아가는 방식으로, 깊은 크롤링에 유용합니다. - **너비 우선 탐색 (BFS)**: 현재 깊이에서 모든 이웃 노드를 탐색한 후 다음으로 이동하는 방식으로, 넓은 크롤링에 효과적입니다. - **예의 정책**: 서버에 과부하를 주지 않기 위해 robots.txt 파일을 존중하는 등의 규칙을 구현합니다.

임베딩은 데이터의 의미를 포착하는 수치적 표현입니다. 임베딩을 생성하는 방법은 다음과 같습니다: - **Python 사용**: transformers와 같은 라이브러리를 활용하여 텍스트에서 임베딩을 생성합니다. - **JavaScript 사용**: TensorFlow.js를 활용하여 검색 엔진을 위한 임베딩을 생성합니다.

검색 경험을 향상시키기 위해 다음 단계를 따르세요: 1. **사전 계산 단계**: - 텍스트 코퍼스를 더 작은 세그먼트로 나눕니다. - 각 세그먼트를 임베딩 모델을 사용하여 임베딩합니다. - 빠른 검색을 위해 데이터베이스에 임베딩을 저장합니다. 2. **실시간 검색 단계**: - 사용자의 검색 쿼리를 임베딩합니다. - 유사성 검색을 사용하여 가장 가까운 임베딩을 찾습니다. - 관련성에 따라 상위 결과를 반환합니다.

langchain-google-genai 패키지를 설치하고 환경을 설정하여 Google Generative AI를 통합합니다. 이를 통해 향상된 검색 기능을 위한 고급 언어 모델을 활용할 수 있습니다.

이 튜토리얼을 따르면 웹 크롤링, 임베딩 및 고급 AI 모델을 활용하는 강력한 AI 기반 검색 엔진을 구축할 수 있습니다. 이 기초는 특정 요구에 맞춘 애플리케이션을 만드는 데 도움이 될 것입니다.