텍스트와 메타데이터 구성을 통한 검색 성능 최적화#

검색 성능을 최적화하기 위해서는 텍스트 데이터와 메타데이터를 전략적으로 구조화하고, 그래프 기반 메타데이터 필터링과 다양한 인덱싱 기법을 조합해야 합니다.

그래프 기반 메타데이터 필터링 전략#

계층적 메타데이터 구조 설계#

메타데이터를 효과적으로 활용하기 위해서는 복잡하고 연결된 구조적 데이터를 활용해야 합니다¹. 단순히 노드 속성에만 의존하지 말고, 다음과 같은 계층적 구조를 구성합니다:

// 아티클과 관련 엔티티들의 연결 구조
(Article)-[:MENTIONS]->(Organization)-[:HAS_INVESTOR]->(Investor)
(Article)-[:WRITTEN_BY]->(Author)-[:WORKS_FOR]->(Company)
(Article)-[:BELONGS_TO]->(Category)-[:PARENT_CATEGORY]->(MainCategory)

이러한 구조를 통해 “Neo4j에 투자한 회사들과 관련된 부정적인 뉴스가 있는가?“와 같은 복합적인 검색이 가능해집니다¹.

메타데이터 노드 분리 전략#

메타데이터를 별도의 노드로 관리하여 효율성을 높일 수 있습니다²:

CREATE (:Metadata {name: "Article", desc: "뉴스 기사 및 블로그 포스트"});
CREATE (:Metadata {name: "WRITTEN_BY", desc: "작성자 관계"});
CREATE INDEX metadata_name IF NOT EXISTS FOR (m:Metadata) ON (m.name);

이 방식은 모든 노드에 메타데이터를 중복 저장하지 않으면서도 필요할 때 효율적으로 조회할 수 있게 합니다.

텍스트 데이터 구조화 전략#

계층적 청크 구조 (Parent-Child Architecture)#

텍스트 데이터를 효과적으로 구조화하기 위해 부모-자식 관계를 활용합니다³:

// 부모 문서 (컨텍스트 보존용)
CREATE (parent:Document {
title: "Neo4j 활용 가이드",
content: "전체 문서 내용...",
publishDate: "2025-06-20"
});

// 자식 청크들 (정밀한 검색용)
CREATE (child1:Chunk {
content: "Neo4j는 그래프 데이터베이스...",
embedding: [0.1, 0.2, ...],
chunkIndex: 1
});

CREATE (parent)-[:HAS_CHUNK]->(child1);

이 구조는 정밀한 임베딩 검색과 컨텍스트 보존을 동시에 달성합니다³.

가상 질문 및 요약 인덱싱#

문서가 답할 수 있는 잠재적 질문들과 요약을 생성하여 인덱싱합니다³:

// 가상 질문 노드
CREATE (q:HypotheticalQuestion {
question: "Neo4j에서 인덱스를 어떻게 생성하나요?",
embedding: [0.3, 0.4, ...]
});

// 요약 노드
CREATE (s:Summary {
summary: "Neo4j 인덱싱 가이드 - 성능 최적화 방법",
embedding: [0.5, 0.6, ...]
});

CREATE (parent)-[:ANSWERS]->(q);
CREATE (parent)-[:SUMMARIZED_BY]->(s);

하이브리드 인덱싱 전략#

다중 인덱스 타입 조합#

검색 성능을 극대화하기 위해 여러 인덱스 타입을 전략적으로 조합합니다⁴:

// 정확한 매칭을 위한 표준 인덱스
CREATE INDEX article_id IF NOT EXISTS FOR (a:Article) ON (a.id);

// 텍스트 검색을 위한 전문 검색 인덱스
CALL db.index.fulltext.createNodeIndex(
"article_content_search",
["Article", "Chunk"],
["title", "content", "summary"]
);

// 의미적 검색을 위한 벡터 인덱스
CALL db.index.vector.createNodeIndex(
"content_embeddings",
"Chunk",
"embedding",
1536,
"cosine"
);

// 날짜/숫자 필터링을 위한 범위 인덱스
CREATE RANGE INDEX article_date_idx IF NOT EXISTS FOR (a:Article) ON (a.publishDate);

복합 인덱스 활용#

자주 함께 사용되는 메타데이터 조합에 대해 복합 인덱스를 생성합니다⁴:

// 카테고리와 날짜 조합 검색 최적화
CREATE INDEX article_category_date IF NOT EXISTS
FOR (a:Article) ON (a.category, a.publishDate);

// 저자와 주제 조합 검색 최적화
CREATE INDEX content_author_topic IF NOT EXISTS
FOR (a:Article) ON (a.authorId, a.topicId);

메타데이터 기반 필터링 최적화#

2단계 검색 프로세스#

메타데이터 필터링을 먼저 적용한 후 벡터 검색을 수행하는 2단계 프로세스를 구현합니다¹:

// 1단계: 메타데이터 필터링으로 범위 축소
MATCH (a:Article)-[:BELONGS_TO]->(c:Category {name: "기술"})
WHERE a.publishDate >= date("2024-01-01")
WITH collect(a) as filteredArticles

// 2단계: 필터링된 결과에서 벡터 검색
UNWIND filteredArticles as article
CALL db.index.vector.queryNodes("content_embeddings", $query_embedding, 10)
YIELD node, score
WHERE node IN [chunk IN [(article)-[:HAS_CHUNK]->(c:Chunk) | c]]
RETURN article, avg(score) as relevanceScore
ORDER BY relevanceScore DESC
LIMIT 5;

관계 속성 활용#

관계에도 메타데이터를 저장하여 더 정교한 필터링을 수행합니다⁵:

// 관계에 가중치와 신뢰도 메타데이터 추가
CREATE (a:Article)-[:MENTIONS {
confidence: 0.95,
context: "positive",
extractedDate: date("2025-06-20")
}]->(org:Organization);

// 관계 메타데이터를 활용한 검색
MATCH (a:Article)-[r:MENTIONS]->(org:Organization {name: "Neo4j"})
WHERE r.confidence > 0.8 AND r.context = "positive"
RETURN a.title, r.confidence
ORDER BY r.confidence DESC;

실제 구현 사례: E-commerce 검색 시스템#

대규모 상품 카탈로그에서의 최적화 사례를 참고하면⁴:

메타데이터 구조화#

// 상품 기본 정보
CREATE (p:Product {
productId: "PRD-001",
name: "스마트폰",
price: 899000,
rating: 4.5
});

// 계층적 카테고리 구조
CREATE (mainCat:Category {name: "전자제품", level: 1});
CREATE (subCat:Category {name: "모바일", level: 2});
CREATE (detailCat:Category {name: "스마트폰", level: 3});

CREATE (subCat)-[:PARENT_CATEGORY]->(mainCat);
CREATE (detailCat)-[:PARENT_CATEGORY]->(subCat);
CREATE (p)-[:BELONGS_TO]->(detailCat);

성능 개선 결과#

이러한 구조화를 통해 다음과 같은 성능 개선을 달성할 수 있습니다⁴:

카테고리 탐색: 96% 성능 향상
검색 응답 시간: 98% 단축
일관된 1초 미만 응답 시간 달성

검색 성능 모니터링 및 최적화#

쿼리 최적화 모니터링#

// 실행 계획 분석을 통한 성능 측정
PROFILE MATCH (a:Article)-[:TAGGED_WITH]->(t:Tag {name: "AI"})
WHERE a.publishDate >= date("2024-01-01")
RETURN a.title, a.publishDate
ORDER BY a.publishDate DESC;

인덱스 사용률 분석#

// 인덱스 통계 확인
SHOW INDEXES YIELD name, type, state, populationPercent
WHERE populationPercent < 100.0;

이러한 종합적인 접근을 통해 텍스트와 메타데이터를 효과적으로 구성하면, 복잡한 검색 요구사항에도 빠르고 정확한 응답을 제공할 수 있는 시스템을 구축할 수 있습니다.

Table of Contents