정의
Scoped Enterprise Search는 전사 지식 베이스에서 모든 정보를 평평하게 검색하지 않고, 사용자의 조직, 프로젝트, 권한, 업무 맥락에 따라 query scope를 자동으로 좁히는 방식이다.
Cerebras 사례에서는 신규 엔지니어에게 ML training infrastructure, Compiler, Data Center Operations 같은 default project를 설정하고, 그 project가 query를 자동으로 scope한다. 이를 통해 사용자는 어떤 Slack channel, repository, document space가 중요한지 배우기 전에 high-signal answer를 받을 수 있다.
핵심 속성
- 권한 우선: 사용자가 볼 수 없는 정보는 검색 결과에도 나오지 않아야 한다.
- 프로젝트 기본값: 사용자의 반복 업무 영역을 profile에 저장해 query context로 사용한다.
- onboarding acceleration: 신규 구성원이 관련 source space를 모르더라도 고품질 답변을 받는다.
- noise reduction: 전사 검색의 recall을 유지하면서도 결과를 업무 맥락에 맞게 좁힌다.
- agent compatibility: agent가 내부 지식을 query할 때도 same permissions and scopes가 적용된다.
적용 기준
전사 knowledge base가 커질수록 다음 문제가 생긴다.
- 같은 용어가 팀마다 다르게 쓰인다.
- 오래된 답변과 최신 답변이 섞인다.
- 권한이 다른 자료가 같은 검색 공간에 있다.
- 신규 구성원이 어느 source를 봐야 할지 모른다.
Scoped search는 이 문제를 user/project profile로 완화한다.