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# Semantic Search

> 여러 언어에 걸쳐 자연어 쿼리로 저장된 콘텐츠를 찾아보세요.

## 개요

Semantic Search(v0.7)를 사용하면 정확한 키워드 대신 자연어로 이전에 변환한 콘텐츠를 찾을 수 있습니다. "데이터베이스 최적화에 관한 아티클"을 요청하면, 해당 표현이 콘텐츠에 정확히 등장하지 않았더라도 Web2MD가 관련 결과를 보여줍니다.

<Note>
  Semantic Search는 **Pro 전용** 기능입니다.
</Note>

## 작동 방식

<Steps>
  <Step title="평소처럼 페이지 변환하기">
    페이지를 변환할 때마다 Web2MD는 자동으로 콘텐츠의 벡터 임베딩을 생성합니다. 별도의 조작이 필요하지 않습니다.
  </Step>

  <Step title="자연어로 검색하기">
    History를 열고 평범한 영어(또는 다른 어떤 언어로든) 쿼리를 입력하세요. Web2MD는 저장된 모든 임베딩과 쿼리를 매칭합니다.
  </Step>

  <Step title="순위가 매겨진 결과 받기">
    결과는 키워드 빈도가 아닌 의미적 관련성에 따라 순위가 매겨집니다. 개념적으로 가장 유사한 변환 결과가 먼저 표시됩니다.
  </Step>
</Steps>

## 언어 간 매칭

Semantic Search는 언어를 넘나들며 작동합니다. 영어 쿼리는 중국어, 일본어, 스페인어 등 다른 언어의 콘텐츠와도 매칭되며, 그 반대도 마찬가지입니다.

| 쿼리 언어 | 콘텐츠 언어 | 작동 여부 |
| ----- | ------ | ----- |
| 영어    | 영어     | 가능    |
| 영어    | 중국어    | 가능    |
| 중국어   | 영어     | 가능    |
| 모든 언어 | 모든 언어  | 가능    |

<Tip>
  여러 언어로 콘텐츠를 읽는다면 특히 유용합니다. 한 번만 검색해도 언어와 관계없이 관련된 모든 것을 찾을 수 있습니다.
</Tip>

## 관련 콘텐츠

페이지를 변환한 후, Web2MD는 자동으로 히스토리에서 최대 **3개의 관련 아티클**을 보여줍니다. 지난달에 같은 주제를 다룬 블로그 글이나 개념이 겹치는 문서 페이지처럼, 미처 알아채지 못했던 연결점을 발견하게 해줍니다.

관련 콘텐츠는 각 변환 후 Preview Card 아래에 표시됩니다.

## 기술적 세부 사항

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="Embeddings" icon="brain">
    OpenAI 임베딩으로 구동되며, 모든 변환 시 자동으로 생성됩니다. 계정에 안전하게 저장됩니다.
  </Card>

  <Card title="Vector search" icon="database">
    전체 변환 히스토리에서 빠른 유사도 검색을 위해 pgvector를 사용합니다.
  </Card>
</CardGroup>

## 사용 위치

<Tabs>
  <Tab title="Extension">
    Web2MD 팝업에서 History 탭을 열고 검색창에 쿼리를 입력하세요. 입력하는 동안 결과가 업데이트됩니다.
  </Tab>

  <Tab title="API">
    `/api/search` 엔드포인트를 사용해 프로그래밍 방식으로 변환 결과를 조회할 수 있습니다. 자연어 쿼리를 `q` 파라미터로 전달하세요.

    ```bash theme={null}
    curl -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
      "https://web2md.org/api/search?q=database+optimization"
    ```
  </Tab>
</Tabs>

## 별도 설정 불필요

임베딩은 자동으로 생성되므로 별도로 활성화하거나 API 키를 제공할 필요가 없습니다. Pro 플랜만 있다면 저장되는 순간부터 모든 변환 결과를 검색할 수 있습니다.

<Info>
  임베딩 생성은 서버 측에서 이루어지며, 일반적으로 변환 후 몇 초 안에 완료됩니다.
</Info>