2025년에 알아야 할 상위 5개 AI 검색 엔진
소개
ChatGPT와 같은 대규모 언어 모델(LLM)의 발전으로 인터넷에서 정보를 검색하는 것이 더 효율적이고 쉬워졌습니다. 대규모 언어 모델은 수십억 개의 매개변수를 가진 방대한 텍스트 말뭉치로 학습되어 인간의 언어를 이해하고 해석할 수 있습니다. 전통적으로 검색 엔진은 사용자가 질문을 하면 가장 관련성 높은 웹 페이지나 링크를 찾기 위해 키워드 매칭 및 순위 정렬과 같은 단순한 방법에 의존했습니다. 그러나 Open AI Search나 Perplexity와 같은 검색 엔진은 LLM과 통합되어 있어 사용자의 의도를 정확히 파악하고 사용자 질의에 대한 맞춤형 응답을 생성할 수 있습니다. AI 검색 엔진은 의료, 전자상거래, 엔터테인먼트와 같은 산업에서 다양한 응용 가능성을 가지며, 여기서 멀티모달 질의 지원은 고객 경험을 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어, 사용자는 제품 사진을 업로드하여 유사한 상품을 검색하거나 음성 명령으로 요구사항을 빠르게 전달할 수 있습니다.
이 글에서는 몇 가지 주요 AI 검색 엔진을 소개하고, 그 내부 작동 방식, 핵심 기능, 과제에 대해 논의하겠습니다.
1. OpenAI Search (GPT 기반)
Open AI search는 다양한 검색 결과를 분석하고 사용자의 질의에 대해 인간과 유사한 응답을 생성할 수 있는 널리 사용되는 AI 검색 엔진입니다. 대화형 질의 방식은 사용자 친화적인 인터페이스를 제공합니다. 이는 작업의 복잡성에 따라 최신 버전인 GPT-4 또는 더 비용 효율적인 GPT-3.5와 같은 GPT(Generative Pre-trained transformers) 모델로 구동됩니다.
Open AI Search의 핵심 역량:
문맥적 이해: GPT 모델은 self-attention 메커니즘을 사용하는 transformer 기반 아키텍처를 갖추고 있어 사용자의 이전 입력을 저장하고 처리하며 문맥상 올바른 답변을 검색할 수 있습니다.
개인화된 응답: 전통적인 검색 엔진처럼 여러 링크를 제공하는 대신, Open AI는 GPT 모델을 사용하여 모든 소스를 스캔하고 관련 정보를 추출한 뒤 사용자가 선호하는 형식으로 요약해 줍니다. 예를 들어, 사용자는 GPT에 간결한 글머리표, 상세한 문단, 통계 보고서 등 다양한 형식으로 응답을 생성하도록 요청할 수 있습니다.
코드 및 기술 지원: GPT 모델은 Python, C++, Javascript와 같은 다양한 프로그래밍 언어를 이해하도록 학습되어 있으며, 사용자가 코드를 디버깅하거나 최적화하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
임베딩을 사용한 정확한 데이터 검색: 웹 검색 외에도 사용자는 문서나 데이터셋을 업로드하고 OpenAI를 사용하여 질의하고 필요한 정보를 찾을 수 있습니다. OpenAI는 사용자 질의를 vector embeddings로 변환하는 API를 제공하며, 이는 벡터 데이터셋과 매칭되어 가장 유사한 데이터 포인트를 찾습니다. 2. Google AI Overview
현재 과제
GPT 모델은 정기적으로 업데이트되지만, 검색은 실시간으로 이루어지지 않으며 최신 발전 사항을 놓칠 수 있습니다.
일반화 편향은 매우 광범위한 데이터셋으로 학습된 GPT와 같은 LLM에서 흔히 발생하는 과제이며, 응답에 필요한 기술적 깊이나 뉘앙스가 부족할 수 있습니다. 이는 높은 도메인 지식이 필수적인 의료 및 법률과 같은 분야에서 흔히 직면합니다.
Open AI search는 정보의 인용 링크나 직접적인 출처를 제공하지 않으며, 사용자는 결과를 사용하기 전에 추가적인 사실 확인을 수행해야 할 수 있습니다.
GPT 모델은 기반 학습 데이터에 편향이 있는 경우 성별이나 커뮤니티에 대해 의도치 않게 편향된 응답을 생성할 수 있습니다.
2. Google AI Overview
Google의 AI 검색 엔진은 실시간으로 웹을 탐색하여 사용자의 질의에 정확하고 개인화된 응답을 생성할 수 있습니다. 이 검색 엔진은 텍스트, 이미지, 비디오, 오디오 등 다양한 데이터 유형을 처리하고 생성하도록 설계된 멀티모달 LLM인 Google Gemini와 통합되어 있습니다. 이 LLM은 대화 중 맥락을 유지하도록 최적화된 트랜스포머 기반 아키텍처를 갖추고 있습니다. Gemini의 최신 버전에는 추론 질문이나 상세 보고서 생성과 같은 복잡한 질의를 처리할 수 있게 해주는 향상된 컨텍스트 윈도우 같은 고급 기능이 있습니다. Gemini 외에도, 이 검색 엔진은 대화형 AI 작업을 위해 특별히 설계된 LaMDA(Language Model for Dialogue Applications) 같은 모델도 사용합니다.
주요 기능:
ML 기반 랭킹 알고리즘: Google AI는 RankNet 및 LambdaRank 같은 머신러닝 알고리즘을 사용하여 검색 결과의 순위를 매기고, 정보의 품질을 우선시했습니다. 이러한 알고리즘은 키워드의 관련성, 백링크, 사용자 행동, 신뢰성을 통해 웹페이지의 콘텐츠 품질을 측정합니다.
향상된 추론 및 논리: Google의 검색 엔진은 논리적 추론에서도 상당한 개선을 보여주며, 복잡한 질의도 처리할 수 있습니다.. 수학 데이터셋으로 학습된 PaLM(Pathways Language Model)을 사용합니다.
실시간 이미지 및 비디오 처리: 광범위한 멀티모달 지원은 Google AI가 다른 검색 엔진과 차별화되는 요소입니다. 사용자는 이미지나 비디오를 업로드하고 검색 엔진에 질의할 수 있습니다. 예를 들어, 식물 사진을 업로드하고 Google에 “이 식물은 무엇이며 어떤 비료를 사용해야 하나요?”라고 프롬프트할 수 있습니다. 또한 얼굴 인식, 객체 감지 또는 웨비나나 패널 토론 중 비디오에서 실시간 자막을 생성하는 데 사용할 수도 있습니다.
확장된 맥락 이해: 최신 Gemini 모델은 더 긴 컨텍스트 윈도우로 개발되었기 때문에 대규모 질의를 더 잘 처리할 수 있습니다. 예를 들어, 사용자는 300페이지 분량의 시장 동향 문서를 업로드하고 “계절성이 시장 동향에 어떤 영향을 미쳤는지 요약해 주세요?”라고 프롬프트할 수 있습니다.
100개 이상의 언어로 번역: Google의 LLM은 중국어, 힌디어 등 100개가 넘는 지역 언어로 학습되었습니다. 뉴스 기사, 전사본, 심지어 책까지 정확하게 번역하는 데 사용할 수 있습니다.
현재 과제
낮은 투명성과 설명 가능성: Google AI는 여러 복잡한 모델에 의존하며, 특정 응답이나 결정이 왜 이루어졌는지 설명하기 어렵습니다.
Google은 개인화된 검색 결과를 제공하기 위해 방대한 양의 사용자 데이터를 수집하고 처리합니다. 이는 사용자 데이터 프라이버시와 보안에 대한 우려를 제기합니다.
속도에 최적화되어 있어 결과를 생성하는 동안 상세 정보를 놓칠 수 있습니다
3. Bing Search
Bing search는 Microsoft에서 개발했으며, 검색 관련성을 향상시키기 위해 전통적인 웹 검색 기술과 AI 모델을 결합합니다. Bing Chat은 Open AI의 GPT 모델 및 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)와 통합되어 있습니다. 웹 크롤링과 같은 전통적인 랭킹 기법과 고급 ML 모델을 활용한 인덱싱을 혼합하여 사용하며, 적절한 균형을 찾습니다. Bing Chat은 사용자 이력, 위치 등을 기반으로 결과를 필터링하므로 개인화된 쇼핑 경험에도 사용할 수 있습니다
주요 기능
포괄적인 웹 검색: Bing은 웹 크롤러와 같은 자동화된 봇을 사용하여 수십억 개의 웹페이지를 탐색하고, 해당 메타데이터, 페이지 구조, 미디어를 추출했습니다. 크롤링 후 데이터는 Bing의 검색 인덱스와 랭킹을 거쳐 사용자에게 가장 관련성 높은 웹페이지를 추려냅니다.
Microsoft Eco System과의 통합: Bing Search는 MS Word, Powerpoint, Microsoft Teams, Onedrive와 같은 많은 Microsoft 제품과 통합되어 있습니다. 사용자는 “Create a slide with 5 points on climate change initiatives”와 같은 프롬프트를 사용하여 Bing AI로 PowerPoint 프레젠테이션 초안을 작성할 수 있습니다. Outlook에서 이메일 초안을 작성하고 예약하는 데 사용할 수 있습니다.
Visual Search & Video Previews 지원: Bing은 멀티모달 검색도 지원합니다. 예를 들어, 사용자는 잡지에 나온 신발 이미지를 업로드하고 “Where can I find these shoes online?”라는 프롬프트를 요청할 수 있습니다. Bing chat은 응답을 생성하는 동안 대화형 비디오 미리보기도 제공하며, 사용자는 아이콘 위에 마우스를 올려 실제 링크로 이동하지 않고도 미리 볼 수 있습니다.
개인화된 검색 결과: Bing search는 가장 가까운 레스토랑이나 해당 지역에서 열리는 이벤트를 찾는 데 탁월한 성능을 발휘합니다. 고객의 지리적 위치를 사용하여 검색과 가장 관련성이 높은 결과를 찾습니다. Bing Maps도 Bing search와 함께 제공되어 시각화가 더 쉬워집니다.
이 외에도 Bing Search에는 사용자가 검색을 통해 포인트를 적립하고 나중에 사용할 수 있는 Microsoft rewards 프로그램도 있습니다.
현재 과제 :
Bing AI search는 도메인별 쿼리에서 제한적인 맥락 이해로 어려움을 겪으며, Open AI 또는 Google AI search와 비교했을 때 고급 추론에서 동등한 수준의 성능을 발휘하지 못합니다. 복잡한 쿼리에 직면하면 환각을 일으킬 수 있습니다.
Bing search는 주로 Bing search indexing에 의존하기 때문에, 새로 생성되거나 업데이트된 웹 페이지의 색인 생성이 지연될 경우 결과가 정확하지 않을 수 있습니다.
Apple 또는 Google Ecosystem과 같은 다른 제품과의 통합이 제한적입니다
4. Perplexity
Perplexity AI는 사용자 쿼리에 대해 출처 인용과 함께 맥락적으로 관련성 있는 답변을 제공하는 검색 엔진입니다. 이 플랫폼은 Open AI의 GPT, Claude, Mistral 및 자체 맞춤형 모델을 포함한 다양한 LLM과 통합되어 있습니다. Perplexity는 출처와 함께 검증 가능한 답변을 제공하는 데 중점을 두기 때문에 연구자들이 널리 사용합니다. 다양한 LLM을 사용하고 그 응답을 집계하여 폭넓은 쿼리에 대응합니다.
주요 기능:
출처 인용 제공: Perplexity의 응답 투명성에 대한 집중은 경쟁사와 차별화됩니다. 사용자 쿼리에 대해 인용/출처 링크와 함께 직접적이고 간결한 답변을 제공합니다.
동적 LLM-Model 선택: Perplexity는 여러 LLM의 조합과 통합되어 있으므로, 복잡성, 도메인 또는 필요한 깊이에 따라 주어진 쿼리에 가장 적합한 모델을 선택합니다. 예를 들어, 안전에 민감한 대화에는 Claude 모델을, 모호하고 복잡한 쿼리에는 GPT-4를 활용할 수 있습니다.
Freemium Model: 이 플랫폼에는 학생이나 연구자가 사용할 수 있는 무료 버전과 기업의 대규모 사용을 위한 유료 버전이 있습니다.
또한 실시간 웹 통합 기능이 있으며 최신 업데이트된 응답을 제공할 수 있습니다.
현재 과제 :
백엔드에서 여러 모델에 쿼리하고 최종 응답을 집계하기 때문에 사용량이 많을 때 응답이 상대적으로 지연될 수 있습니다.
무료 등급 사용자의 개인화된 검색 기능은 제한적입니다.
사용자 데이터를 저장할 수 있는 타사 LLM 및 API를 사용하기 때문에 데이터 개인정보 보호 우려가 있습니다.
5. Arc Search
Arc Search는 사용자의 데이터 개인정보 보호를 우선시하면서 빠른 응답을 생성하는 AI 기반 모바일 브라우저입니다. IoS와 Android 기기 모두에서 사용할 수 있어 사용자에게 유연성을 제공합니다. 컨설턴트, 마케팅 팀, 연구자가 시장 동향, 소셜 미디어 패턴 등을 빠르게 조사하는 데 사용할 수 있습니다.
주요 기능:
“Browse for Me” 기능: It에는 사용자 쿼리를 입력하고, 관련 정보를 검색하며, 맞춤형 웹 페이지를 생성하는 browse for me 기능이 있습니다. 사용자는 여러 링크나 사이트를 거치기보다 자신을 위해 생성된 맞춤형 웹 페이지를 간단히 읽을 수 있습니다.
데이터 개인정보 보호: Arc Search는 사용자 데이터 개인정보 보호에 중점을 두며, Google이나 Bing 같은 검색 엔진에 비해 데이터 트래커가 매우 제한적입니다.
사용자 중심 인터페이스: Arc Search는 간단하고 사용자 친화적인 인터페이스로 설계되어, 사용자가 깔끔한 읽기 경험을 위해 ‘Reader Mode’로 전환할 수 있습니다. 또한 사용자를 위한 맞춤형 위젯도 지원합니다.
광고 차단: 광고와 팝업을 차단하는 내장 기능이 있으며, 사용자가 방해 요소 없이 집중할 수 있도록 합니다.
현재 과제 :
Arc 검색은 속도와 단순성에 최적화되어 있지만, 복잡한 쿼리를 처리할 때 응답에 충분한 정보가 부족할 수 있습니다.
실시간 데이터 검색을 위해 인터넷 연결에 의존하므로 오프라인에서는 작동할 수 없습니다
엔터프라이즈의 대규모 사용을 위한 기능이 부족하며, 특정 틈새 분야로 제한됩니다.
RAG로 맞춤형 AI 검색 구축하기
RAG (Retrieval-Augmented Generation)는 LLM 모델을 검색 기법과 결합하여 사용자 쿼리에 대해 맥락에 맞는 응답을 생성하는 기술입니다.
RAG 기반 아키텍처에는 두 가지 주요 구성 요소가 있습니다:
검색기 구성 요소: 이 부분은 사용자 쿼리에 대해 데이터베이스에서 관련 정보를 검색하는 역할을 합니다. 이를 구축하기 위한 첫 번째 단계는 데이터셋을 수집하고 APIs/embedding models를 사용해 벡터 임베딩으로 변환하는 것입니다. 이러한 벡터 데이터 포인트는 인덱싱과 빠른 검색 속도를 지원하는 Milvus 같은 벡터 데이터베이스에 저장할 수 있습니다. 다음으로 사용자 쿼리도 벡터로 변환되며, 유사도 검색을 사용해 가장 가까운 벡터 포인트를 찾을 수 있습니다.
생성 구성 요소: 검색기에서 추출된 데이터는 GPT나 Mistral 같은 Large Language Model로 전달될 수 있습니다. LLM은 추출된 데이터로부터 간단하고 요약된 응답을 생성하도록 프롬프트를 받을 수 있습니다.
RAG 시스템은 검색 관련성, 응답 시간 등의 지표를 통해 지속적으로 평가되어야 합니다. 자체 RAG 구축에 관심이 있다면, 저희 블로그를 확인해 보실 수 있습니다.
요약 정리
AI 검색 엔진은 우리가 검색하고, 쇼핑하고, 조사하는 방식을 변화시켰습니다. 위 블로그에서 논의한 5가지 AI 검색 엔진은 모두 쿼리에 대해 빠르고 개인화된 응답을 생성하고 사용자에게 많은 시간과 노력을 절약해 줄 수 있습니다. 기업이나 개인은 쿼리의 복잡성, 개인정보 보호 필요성 및 기타 요소에 따라 AI 검색을 선택할 수 있습니다.
Open AI는 모호하거나 복잡한 쿼리 또는 엔터프라이즈의 대규모 사용에 가장 적합합니다.
Google AI는 실시간 검색과 멀티모델 쿼리(이미지와 동영상을 통한 검색)에 가장 적합한 선택입니다
Bing search는 AI와 전통적인 검색의 균형을 맞추면서 최고의 지역화된 검색 결과를 제공할 수 있습니다.
Perplexity는 투명성이 중요한 연구 목적에 가장 적합한 솔루션입니다.
Arc Search는 속도와 개인정보 보호를 선호하는 개인 콘텐츠 크리에이터나 학생에게 탁월합니다.
또한 데이터셋으로 LLM을 파인튜닝하여 도메인별 쿼리를 위한 RAG 기반 AI 검색 엔진을 개발할 수도 있습니다.
비교 표:
| 카테고리 | OpenAI Search | Google AI Search | Bing Search | Perplexity AI | Arc Search |
| 강점 | 맥락적, 깊이 있는 인사이트 | 실시간 폭넓은 범위 | AI + 전통적 조합 | 투명성, 출처 | 개인정보 보호, 디자인 중심 |
| 기능 | 요약, API | 실시간, 멀티미디어 | 대화형 AI | 인용, 경량성 | 시각적, 개인정보 보호 우선 |
| 한계 | 실시간 데이터 제한적 | 맥락적 깊이 부족 | 더 작은 색인 | 틈새, 소규모 | 제한적 색인 |
| 최적 사용 사례 | 맞춤형 AI 앱, 연구 | 일반, 실시간 | MS 생태계, 쇼핑 | 사실 확인 | 창의적, 개인적 사용 |
| 확장성 | 기업용 | 글로벌 인프라 | 기업용 | 중소규모 | 제한적 |
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