제품 소개

안녕하세요 여러분! 코딩의 진심인 코딩왕 빵입니다. 오늘은 여러분들과 함께 카우치베이스를 사용해서 빠르고 쉽게 영화 검색 서비스를 만들어 보는 시간을 갖겠습니다.

카우치베이스의 특징

카우치베이스는 세계 1위 데이터베이스이며, 다음과 같은 뛰어난 특징을 보유하고 있습니다.

• 놀라운 처리량: 업계 최고 수준의 처리량을 자랑하여 많은 데이터를 빠르게 처리할 수 있습니다.
• SQL 지원: NoSQL 데이터베이스임에도 불구하고 SQL을 지원하여 기존 시스템과의 원활한 마이그레이션이 가능합니다.
• 벡터 검색 지원: FTS(풀텍스트 검색)뿐만 아니라 벡터 검색도 지원하여 개념적 검색이 가능합니다.

프리티어 무료 사용

카우치베이스 카펠라는 프리티어를 제공하여 카드 등록 없이 무료로 사용할 수 있습니다. 이를 통해 간단한 서비스 개발은 물론이고 프로덕션 환경에서도 저렴한 가격으로 사용할 수 있습니다.

검색 엔진 만들기

이제 구글 클라우드 플랫폼의 카우치베이스 카펠라 서비스와 구글의 제미나이를 사용하여 하이브리드 검색을 통한 영화 검색 엔진을 만들어 보겠습니다.

설정 절차

1. 클러스터 생성: 카우치베이스 카펠라에 클러스터를 생성합니다.
2. 버킷 및 컬렉션 생성: 영화 데이터를 저장할 버킷과 컬렉션을 생성합니다.
3. 인덱싱: 벡터 검색을 위한 인덱스를 생성합니다.
4. 데이터 업로드: Kaggle의 IMDB 탑 1000 데이터를 업로드합니다.
5. 쿼리 작성: Python 코드로 영화 검색 쿼리를 작성합니다.
6. 결과 표시: 검색된 영화 목록을 사용자에게 표시합니다.

구현 방법

1. 텍스트 임베딩: 구글 제너레이티브 AI를 사용하여 검색 텍스트를 임베딩합니다.
2. 벡터 검색: 카우치베이스 카펠라의 벡터 검색 기능을 사용하여 데이터베이스에서 가까운 임베딩을 찾습니다.
3. 결과 필터링: 사용자 지정 필터를 적용하여 검색 결과를 정제합니다.
4. 결과 표시: 검색된 영화 제목, 점수, 요약을 사용자에게 표시합니다.

과제 예시

• 시간 여행을 하는 애니메이션 찾기
• 여자 유령이 등장하는 공포 영화 찾기
• 헐크가 등장하는 영화 찾기

결론

이렇게 카우치베이스를 사용하면 영화 검색 엔진과 같은 복잡한 서비스를 빠르고 쉽게 구현할 수 있습니다. 놀라운 처리량, SQL 지원, 벡터 검색 기능을 활용하여 사용자에게 뛰어난 검색 경험을 제공할 수 있습니다.