KAIST 전산학부 김민수 교수 연구팀이 데이터가 계속 추가되고 삭제되는 환경에서도 검색 정확도를 안정적으로 유지하는 동적 벡터 검색 기술 ‘CONDA(Connectivity-Aware Dynamic Index)’를 개발했다고 5일 밝혔다. 생성형 AI는 학습 이후 생긴 정보를 바로 알지 못해 외부 문서를 찾아 답변에 반영하는 RAG를 함께 쓴다. 이때 문서와 이미지를 벡터로 바꿔 비슷한 정보끼리 연결해 찾는데, 데이터가 자주 바뀌면 연결망이 끊기며 필요한 정보가 있어도 검색이 닿지 않는 문제가 생길 수 있다.

CONDA는 데이터 사이의 거리만 보지 않고, 필요한 정보까지 이어지는 검색 경로의 연결 상태를 함께 고려한다. 새 데이터가 들어오거나 기존 데이터가 삭제돼도 중요한 연결을 유지해 특정 정보가 검색망에서 고립되지 않도록 설계한 것이다. 연구팀에 따르면 CONDA는 기존 최신 기술보다 검색 정확도를 최대 24.5% 높였고 데이터 처리 속도는 최대 1.90배 향상됐다. 1억 개 데이터 환경에서 6시간 동안 검색과 업데이트를 동시에 수행한 실험에서도 짧은 응답시간과 높은 정확도를 유지했다. 연구팀은 이 기술이 지식검색, 뉴스 검색, 상품 검색과 추천, RAG 기반 서비스에 활용될 수 있다고 설명했다.