Entamy VecSearch — 말이 달라도 의미로 찾는 문서 검색

검색어가 떠오르지 않아도 의미가 가까우면 닿을 수 있다. Entamy VecSearch는 Entamy 관리 플랫폼에 쌓인 사양서·보고서·목표를 말의 일치뿐 아니라 ‘의미의 가까움’으로도 찾을 수 있는 문서 검색입니다. 긴 사양서 속에서 지금 필요한 판단이나 근거에 짧은 질문으로 다가갈 수 있습니다.

말이 달라도 답에 다가간다#

문서에 쓰인 표현과 찾는 사람이 떠올린 표현이 늘 같지는 않습니다. VecSearch는 문장을 의미의 좌표로 바꾸고 질문과 가까운 문서에 순위를 매깁니다. ‘그 사양이 어디 있었더라’에서 검색어를 다시 짜는 시간을 줄여 줍니다.

세 가지 검색을 하나의 입구로#

• 의미 검색 — 표현이 일치하지 않아도 내용이 가까운 사양을 찾는다
• 문자 일치 — 제품명·API명·오류 코드 등 정확한 말을 찾는다
• 하이브리드 검색 — 의미의 가까움과 문자 일치를 조합해 폭과 확실성을 모두 얻는다

대상 제품, 사양서·보고서·목표의 종류, 제목·본문의 범위까지 좁힐 수 있습니다. 사람이 관리 화면에서 찾을 때도, AI나 외부 서비스가 API로 찾을 때도 같은 검색 입구를 씁니다.

원본은 D1. 벡터는 다시 만들 수 있는 색인#

VecSearch는 검색을 편리하게 하려고 문서의 원본을 다른 곳으로 옮기지 않습니다. 제목·본문·버전의 원본은 D1에 둔 채, Vectorize에는 문서 ID·버전·청크 위치와 임베딩만 보관합니다. 본문 자체는 벡터의 메타데이터에 저장하지 않습니다.

문서의 추가·갱신·삭제를 정기적으로 대조해, 알림을 놓치더라도 차이를 다시 찾아냅니다. 색인에 문제가 있으면 D1의 최신판에서 전체를 다시 구축할 수 있습니다.

검색을 멈추지 않고 이용 한도를 지킨다#

Workers AI와 Vectorize의 이용 상황을 보이게 하고, 설정한 안전 범위에 이르면 정기 색인의 추가·갱신만 일시 정지할 수 있습니다. 사람이나 API에서의 검색, D1의 사양서 갱신은 멈추지 않습니다. 다음 날 한도가 돌아오면 자동으로 재개하는 운영도 지원합니다.

Entamy의 지식을 쓸 수 있는 형태로#

사양서는 저장되어 있는 것만으로는 가치를 발휘하지 못합니다. 필요한 순간에 찾을 수 있고 근거가 되는 본문까지 돌아갈 수 있어야 비로소 개발·운영·AI의 공통 기반이 됩니다. VecSearch는 Entamy 플랫폼에 흩어진 판단과 지식에 질문으로 닿기 위한 검색 레이어입니다.