개인용 서버로 LLM 기반 검색 엔진 'Searcha Page/Seek Ninja' 구축: 구글에 준하는 경험과 프라이버시를 5천 달러로 실현

핵심 기술

개인용 중고 서버와 LLM 기술을 결합하여 구글에 준하는 검색 경험을 제공하는 DIY 검색 엔진 'Searcha Page/Seek Ninja' 구축 프로젝트입니다. LLM 기반의 키워드 확장 및 문맥 이해를 전통적인 색인 방식과 융합하여 저비용으로도 고품질의 검색 결과를 구현하는 것이 핵심입니다.

기술적 세부사항

• 아키텍처: 전통적인 검색 엔진 구성에 LLM(Llama 3)을 활용한 키워드 확장 및 문맥 판단 기능을 결합한 하이브리드 모델.
• 데이터 규모: 약 20억 페이지 인덱스에서 시작하여 6개월 내 40억 문서 목표. (비교: 1998년 구글 2,400만 페이지, 2020년 4,000억 페이지)
• 하드웨어: AMD EPYC 7532 (32코어) CPU, 0.5TB RAM 구성의 중고 서버 활용.
• 비용: 총 5천 달러 투자, 주로 스토리지에 3천 달러 투입. '업그레이드 차익(Upgrade Arbitrage)' 전략으로 비용 절감.
• LLM 활용: SambaNova의 Llama 3를 통해 LLM 추론을 저비용·고속으로 활용. 반복 개발 가속화 및 15만 줄 코드베이스 구축에 기여.
• 프라이버시: 'Seek Ninja'는 프로필 저장 및 위치 사용을 하지 않는 프라이버시 지향 버전.
• 확장성: AI 도입으로 저비용 확장이 가능해졌으며, 향후 트래픽 증가 시 코로케이션 이전 고려.
• 데이터 소스: Common Crawl 등 공개 웹 코퍼스 활용.
• SERP UX: 'Searcha Page'는 구글과 유사한 전통적인 SERP UX 제공, LLM 요약으로 쿼리-문서 관련성 설명 강화.

개발 임팩트

• 개인 및 저비용으로 대규모 검색 시스템 구축 가능성을 보여줌.
• LLM을 통해 개발 속도와 확장성을 획기적으로 개선하며, 단독 개발자의 역량 증대.
• 클라우드 의존도를 최소화하는 셀프 호스팅 기반의 대안 검색 엔진 실험적 가능성 제시.
• 기존 빅테크 검색 엔진과의 경쟁 및 대안으로서의 잠재력 탐색.

커뮤니티 반응

• 프로젝트의 혁신성과 개인 서버 구축에 대한 찬사.
• 크롤링의 어려움, IP 이슈, 데이터 관리 등에 대한 논의.
• 검색 엔진 구축의 현실적인 어려움과 LLM의 역할에 대한 공감대 형성.
• 서비스 일시 다운(트래픽 폭증)에 대한 경험 공유 및 운영자의 피드백.