퀸잇 검색 시스템의 여정: WHERE title LIKE '%keyword%'에서 Hybrid Search까지

문제라포랩스 퀸잇이 2020년 출시 당시 검색 기능 자체가 없었고, MySQL LIKE 로 시작한 검색이 패션 커머스 트래픽/개인화/시맨틱 요구를 못 따라잡았다.

접근박서준 엔지니어가 5년 진화 과정 정리. MySQL LIKE → 4시간 만에 Elasticsearch 전환(한국어 형태소 + 역인덱스), function_score 로 구매량/CTR/거래액 같은 비즈 지표 리랭킹, 사용자/상품 임베딩 벡터 검색 + 시맨틱 검색 추가, BM25/개인화 벡터/시맨틱을 RRF 로 통합.

결과Hybrid Search 로 텍스트+개인화+시맨틱 일관 랭킹. 럭퀸세일 장애로 서킷 브레이커/다단계 Fallback 필요성 확인. ES KNN 통합, ML 리랭킹, Query Understanding 이 다음 단계.