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우리는 Blue 내에서 정보를 찾는 방식을 혁신하기 위해 설계된 새로운 검색 엔진의 출시를 발표하게 되어 매우 기쁩니다. 효율적인 검색 기능은 원활한 프로젝트 관리를 위해 필수적이며, 우리의 최신 업데이트는 여러분이 데이터를 그 어느 때보다 빠르게 접근할 수 있도록 보장합니다.

우리의 새로운 검색 엔진은 모든 댓글, 파일, 기록, 사용자 정의 필드, 설명 및 체크리스트를 검색할 수 있게 해줍니다. 프로젝트에서 특정 댓글을 찾거나, 파일을 신속하게 찾거나, 특정 기록이나 필드를 검색해야 할 때, 우리의 검색 엔진은 번개처럼 빠른 결과를 제공합니다.

도구가 50-100ms의 반응성을 갖게 되면, 사용자 경험이 원활하고 거의 보이지 않게 배경으로 사라지는 경향이 있습니다. 참고로, 인간의 눈 깜짝임은 약 60-120ms가 소요되므로, 50ms는 실제로 눈 깜짝임보다 빠릅니다! 이러한 반응성 수준은 여러분이 Blue와 상호작용할 때 그것이 존재한다는 것을 인식하지 못하게 하여, 실제 작업에 집중할 수 있도록 해줍니다. 이러한 성능을 활용함으로써, 우리의 새로운 검색 엔진은 여러분이 필요한 정보를 신속하게 접근할 수 있도록 보장하며, 작업 흐름을 방해하지 않습니다.

번개처럼 빠른 검색을 달성하기 위해, 우리는 최신 오픈 소스 기술을 활용했습니다. 우리의 검색 엔진은 자연어 처리와 벡터 검색을 사용하여 관련 결과를 신속하게 찾는 인기 있는 오픈 소스 검색 서비스인 MeiliSearch 위에 구축되었습니다. 또한, 우리는 메모리 내 저장소를 구현하여 자주 접근하는 데이터를 RAM에 저장함으로써 검색 결과를 반환하는 데 걸리는 시간을 줄였습니다. MeiliSearch와 메모리 내 저장소의 조합은 우리의 검색 엔진이 밀리초 단위로 결과를 제공할 수 있게 하여, 여러분이 필요한 것을 빠르게 찾을 수 있도록 합니다.

새로운 검색 바는 내비게이션 바에 편리하게 위치해 있어, 즉시 검색을 시작할 수 있습니다. 보다 상세한 검색 경험을 원하신다면, 검색 중에 Tab 키를 눌러 전체 검색 페이지에 접근할 수 있습니다. 또한, CMD/Ctrl+K 단축키를 사용하여 어디에서나 검색 기능을 신속하게 활성화할 수 있어, 필요한 것을 찾는 것이 더욱 쉬워집니다.

향후 개발

이는 시작에 불과합니다. 차세대 검색 인프라를 갖추었으므로, 앞으로 정말 흥미로운 일들을 할 수 있습니다.

다음은 의미론적 검색으로, 이는 전형적인 키워드 검색에 대한 중요한 개선 사항입니다. 설명하겠습니다.

이 기능은 검색 엔진이 여러분의 쿼리의 맥락을 이해할 수 있게 해줍니다. 예를 들어, "바다"를 검색하면 정확한 문구가 사용되지 않더라도 관련 문서를 검색할 수 있습니다. "하지만 나는 '대양'이라고 입력했어!"라고 생각하실 수도 있습니다. 맞습니다. 검색 엔진은 "바다"와 "대양"의 유사성을 이해하고, 정확한 문구가 사용되지 않더라도 관련 문서를 반환합니다. 이 기능은 기술 용어, 약어 또는 여러 변형이나 오타가 있는 일반 단어가 포함된 문서를 검색할 때 특히 유용합니다.

또 다른 예정된 기능은 이미지의 내용을 기반으로 검색할 수 있는 기능입니다. 이를 위해, 우리는 프로젝트 내의 모든 이미지를 처리하여 각 이미지에 대한 임베딩을 생성할 것입니다. 고수준의 용어로, 임베딩은 이미지의 의미에 해당하는 수학적 좌표 집합입니다. 이는 모든 이미지를 파일 이름이나 메타데이터와 관계없이 그 내용에 따라 검색할 수 있음을 의미합니다. "플로우차트"를 검색하고 파일 이름과 관계없이 플로우차트와 관련된 모든 이미지를 찾는 것을 상상해 보세요.