내가 쓰는 말로 더 잘 찾는다: Habitus33 온톨로지 기반 검색 서비스

들어가며

검색은 “정확히 맞는 단어”를 아는 사람에게만 유리했습니다. 하지만 우리는 늘 같은 단어만 쓰지 않습니다. “집중 흐름”을 “몰입 리듬”이라고도 쓰고, “증권” 대신 “주식”이라고 적기도 하죠. Habitus33의 온톨로지 검색은 이런 “말의 다양성”과 “내 메모의 맥락”을 함께 이해해 더 정확하게 찾아줍니다.

왜 온톨로지 검색인가

1. 같은 뜻, 다른 말: “확률 변수”를 “랜덤 변수”로 적어도 같은 걸 찾고 싶습니다.
2. 맥락 연결: “메타인지”와 “자기 점검”, “복습 간격”은 서로 관련이 있습니다. 연결 지도를 따라가듯 찾고 싶습니다.
3. 나만의 언어 습관: 내가 자주 쓰는 표현과 패턴을 반영해 결과의 우선순위를 바꾸면, 훨씬 빠르게 답을 찾습니다.

핵심 원리

1. 키워드 + 벡터, 함께 본다

• 키워드 검색: 입력한 단어가 실제로 들어간 문서를 빠르게 찾습니다.
• 벡터 검색: 문장을 숫자로 바꿔 의미의 비슷함을 계산합니다.
• 결합: 두 점수를 0~1로 맞춘 뒤 가볍게 가중합(대략 “의미 60, 키워드 40” 비중)하여 최종 순위를 정합니다.

2. 온톨로지로 “말의 지도”를 탄다

• 동의어와 이웃 개념: 같은 뜻, 자주 같이 쓰이는 개념을 함께 고려합니다.
• 개인화된 연결: 내가 만든 지식 캡슐(AI-Link)과 메모 관계를 반영해, 나에게 중요한 개념을 더 가깝게 보여줍니다.

3. 빠르게, 안정적으로

• 병렬 검색: 키워드와 벡터를 동시에 돌려 시간을 줄입니다.
• 캐싱: 자주 찾는 쿼리와 임베딩을 저장해 재검색을 빠르게 만듭니다.
• 폴백: 한 쪽이 잠시 실패해도 다른 쪽으로 결과를 제공합니다.

실생활 예시 3가지

예시 1) 공부 메모 찾기 질문: “몰입 리듬” 관련 메모를 찾고 싶다. 결과: “집중 흐름”, “에너지 곡선” 같은 표현을 쓴 메모까지 함께 뜹니다. 같은 시간대에 성과가 좋았던 기록도 연결되어 보입니다.

예시 2) 업무 리서치 질문: “지연 요인 줄이기” 결과: “병목”, “핵심 단계 단순화”, “대기 시간 단축” 등 의미상 가까운 글과, 과거에 내가 정리해 둔 개선 체크리스트가 함께 노출됩니다. 내 언어 습관에 맞춘 결과입니다.

예시 3) 투자 회고 질문: “과열 신호” 결과: “FOMO”, “뉴스 급등”, “거래량 급증”을 언급한 과거 메모가 모여 나옵니다. 같은 요일·시간대에 반복되던 판단 패턴도 함께 보여, 놓쳤던 신호를 다시 확인할 수 있습니다.

작동 구조

1. 키워드 검색: 오타 허용, 접두사 검색, 여러 필드 동시 검색 등 실용적 옵션으로 빠르게 필터링합니다.
2. 벡터 검색: 문장 의미를 숫자로 바꿔 비슷한 문서를 찾습니다(유사도는 코사인 방식).
3. 점수 결합: 서로 다른 점수를 0~1 범위로 맞춘 뒤, 의미(벡터) 60, 키워드 40 정도로 합칩니다. 문맥이 맞으면 위로, 정확 키워드가 강하면 역시 위로 올라옵니다.
4. 정리와 정렬: 중복을 합치고 최종 점수로 정렬합니다.

시작 방법

1. 평소처럼 검색하세요. 어려운 용어가 아니어도 됩니다. “나의 말”로 쓰면 됩니다.
2. 결과를 저장하세요. 좋은 결과를 메모에 묶어두면, 다음 검색에서 더 똑똑해집니다.
3. AI-Link로 확장하세요. 필요한 메모만 골라 지식 캡슐을 만들고, 외부 LLM(OpenAI, Gemini, Claude 등)에 입력하면 “내 맥락을 아는” 답변을 받을 수 있습니다.

마무리

온톨로지 검색은 “정확한 단어”를 떠올리지 못해도, “내가 쓰는 말”로 원하는 것을 찾아주는 기술입니다. Habitus33는 당신의 말, 맥락, 습관을 이해해 검색을 더 사람답게 만듭니다. 오늘 한 번, 당신의 언어로 검색해 보세요. 결과가 달라집니다.

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