Skip to content

OpenSearch UBI Schema 정리

개요

UBI(Universal Business Insights)는 사용자 행동 데이터를 구조화하고 검색에 활용할 수 있도록 정의된 공통 스키마 체계입니다. 이 스키마는 사용자 행동 로그(예: 클릭, 뷰, 구매 등)를 정형화하여 OpenSearch 내에서 개선된 검색 품질과 추천 시스템을 구축하는 데 도움을 줍니다.

주요 스키마 카테고리

1. Event schema (이벤트 스키마)

사용자 활동 데이터를 정의합니다.

  • 필드 예시:

    • event_type: 이벤트 유형 (click, view, purchase 등)

    • event_timestamp: 이벤트 발생 시점

    • session_id: 세션 식별자

    • user_id: 사용자 식별자

    • item_id: 클릭/노출된 항목 ID

2. Item schema (아이템 스키마)

검색/추천 대상이 되는 상품, 문서 등의 항목 정의입니다.

  • 필드 예시:

    • item_id: 항목 고유 ID

    • title, description: 콘텐츠 정보

    • category, brand, price: 메타 정보

    • embedding: 벡터 임베딩 정보

3. Query schema (검색 질의 스키마)

사용자가 실제 입력한 쿼리 정보입니다.

  • 필드 예시:

    • query_id: 고유 쿼리 ID

    • query_text: 사용자가 입력한 쿼리

    • query_vector: 벡터화된 쿼리

    • timestamp: 입력 시각

왜 사용하는가?

  • 사용자 행동 기반 분석 및 모델 학습을 위한 일관된 데이터 수집 포맷 제공

  • 벡터 검색, 클릭 모델, 추천 시스템 등 고급 검색 기능과의 통합 용이

  • OpenSearch Neural Search 및 LTR 등과 연계하여 사용 가능

연동 예

  • UBI 스키마 기반으로 로그 데이터를 색인하여,

    • Neural Search에서 사용자 질의 기반 벡터 검색 수행

    • LTR에서 클릭 로그를 학습 데이터로 활용

요약

구성 요소 설명
Event Schema 사용자 행동(클릭, 구매 등) 정의
Item Schema 문서/상품 등의 대상 정의
Query Schema 사용자의 검색 질의 정보 정의
목적 행동 로그 구조화 → 검색 품질 향상, 모델 학습 지원

해당 스키마는 검색 및 추천 시스템을 구축할 때 데이터 표준화를 가능하게 하며, OpenSearch AI 기능과의 통합을 쉽게 해주는 기반 역할을 합니다. 데이터 팀과 검색팀이 공통 포맷으로 협업할 수 있도록 도와주는 구조입니다.