Vespa 뉴스레터 2026년 2월호: 검색 품질 및 개발자 생산성 향상을 위한 주요 업데이트

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핵심 요약

Vespa는 2026년 2월 뉴스레터를 통해 검색 품질, 랭킹 유연성, 개발자 생산성 향상을 위한 대규모 업데이트를 발표했다. 주요 내용으로 결과 렌더링 속도를 2배 이상 높인 CBOR 지원과 성능이 4.9배 향상된 Pyvespa 1.0 출시가 포함된다. 또한 자체 인프라 운영을 위한 Kubernetes Operator와 하이브리드 검색 모델 평가를 위한 전용 도구를 공개했다. 이번 업데이트는 기업들이 대규모 환경에서 더 빠르고 정확한 검색 및 추천 시스템을 구축할 수 있도록 지원하는 데 초점을 맞추고 있다.

배경

Vespa 플랫폼 기본 구조 및 스키마 설계 지식, 벡터 검색 및 하이브리드 검색의 개념, Python 및 Pyvespa 라이브러리 사용 경험

대상 독자

AI 검색 엔진 개발자, MLOps 엔지니어, RAG 시스템 설계자

의미 / 영향

Vespa의 이번 업데이트는 벡터 검색의 성능 한계를 극복하고 개발 주기를 단축하는 데 기여할 것이다. 특히 CBOR 도입과 Pyvespa 최적화는 실시간 대규모 AI 서비스의 인프라 비용 절감과 사용자 경험 개선에 직접적인 영향을 미칠 것으로 보인다.

섹션별 상세

Vespa Playground와 Kubernetes Operator를 공개하여 개발자 접근성과 운영 유연성을 확대했다. Playground는 GitHub 기반의 데모 및 도구 저장소로 실전 예제를 제공하며, Kubernetes Operator는 Vespa Cloud의 자동화 기능을 자체 인프라에서도 사용할 수 있게 지원한다.

쿼리 결과 렌더링 속도를 개선하기 위해 JSON 생성 최적화와 CBOR(Concise Binary Object Representation) 형식을 도입했다. Vespa 8.623.5 버전부터 JSON 응답 속도가 2배 이상 빨라졌으며, 수치 데이터가 많은 대규모 결과셋의 경우 이진 형식인 CBOR을 통해 직렬화 속도와 페이로드 크기를 최적화할 수 있다.

Pyvespa 1.0 출시를 통해 HTTP 성능을 획기적으로 개선하고 CBOR 지원을 통합했다. 내부 HTTP 클라이언트를 httpr로 교체하여 텐서 데이터의 직렬화 성능을 높였으며, 벤치마크 결과 대용량 벡터 반환 시 기존 대비 약 4.9배 빠른 응답 속도를 기록했다.

하이브리드 검색의 검색 품질 평가를 위한 VespaMTEBApp 도구를 Pyvespa에 통합했다. 이를 통해 MTEB 라이브러리와 호환되는 모든 벤치마크에서 임베딩 모델의 성능을 체계적으로 평가하고, 비용 대비 품질이 가장 우수한 모델을 선택할 수 있는 환경을 제공한다.

랭킹 표현식에 'switch' 연산자를 도입하고 필드별 언어 처리(Linguistics) 설정을 유연화했다. 중첩된 if 문 대신 switch 문을 사용하여 복잡한 랭킹 로직의 가독성을 높였으며, Lucene 분석기를 필드 단위로 다르게 적용하거나 쿼리 시점에만 특정 프로필을 사용하는 것이 가능해졌다.

xml

<component id="lucene" class="com.yahoo.language.lucene.LuceneLinguistics">
  <config name="com.yahoo.language.lucene.lucene-analysis">
    <configGroup>
      <profile>
        <name>whitespaceLowercase</name>
        <analyzer>
          <tokenizerClass>lucene.WhitespaceTokenizerFactory</tokenizerClass>
          <filterClass>lucene.LowerCaseFilterFactory</filterClass>
        </analyzer>
      </profile>
    </configGroup>
  </config>
</component>

services.xml에서 Lucene 분석기를 사용하여 사용자 정의 언어 처리 프로필을 정의하는 예시

text

field title type string {
  indexing: summary | index
  linguistics {
    profile: whitespaceLowercase
  }
}

스키마 정의에서 특정 필드에 정의된 언어 처리 프로필을 적용하는 방법

text

switch (attribute(category)) {
  case "restaurant": myRestaurantFunction(),
  case "hotel": myHotelFunction(),
  default: myDefaultFunction()
}

중첩된 if 문 대신 가독성이 높은 switch 연산자를 사용한 랭킹 표현식 예시

이미지 분석

실무 Takeaway

대규모 벡터 데이터를 다루는 RAG 시스템에서 Pyvespa 1.0과 CBOR 형식을 적용하여 검색 지연 시간을 최대 80% 가까이 단축할 수 있다.
Vespa Kubernetes Operator를 활용하면 보안과 자동 확장이 필요한 온프레미스 환경에서도 Vespa Cloud 수준의 운영 편의성을 확보할 수 있다.
VespaMTEBApp을 사용하여 하이브리드 검색 파이프라인에 가장 적합한 임베딩 모델을 데이터 기반으로 선정함으로써 검색 정확도를 최적화할 수 있다.

언급된 리소스

GitHubVespa Playground

문서Vespa Kubernetes Operator Documentation

문서Query Performance Guide