[실습] 동의어로 검색하는 방법 (synonym)

JSCODE 박재성

2026. 04. 04.

✅ 동의어로 검색하는 방법 (synonym)

Samaung Notebook이라는 상품이 있다고 가정하자. 사람들은 검색할 때 notebook이라고 정확하게 검색할 수도 있지만, 노트북, 랩탑, 휴대용 컴퓨터, laptop과 같이 동의어로 검색할 수도 있다. 그리고 samsung이라고 검색할 수도 있지만 삼성이라고 검색할 수도 있다. 이렇게 동의어로 검색하더라도 Samsung notebook이 나오게 하려면 어떻게 셋팅해야 하는 지 알아보자.

1. Custom Analyzer를 활용해 인덱스 생성하기

// 기존 인덱스 삭제
DELETE /products

// 인덱스 생성 + 매핑 정의 + Custom Analyzer 적용
PUT /products
{
  "settings": {
    "analysis": {
      "filter": {
        "products_synonym_filter": {
          "type": "synonym",
          "synonyms": [
            "notebook, 노트북, 랩탑, 휴대용 컴퓨터, laptop",
            "samsung, 삼성"
          ]
        }
      },
      "analyzer": {
        "products_name_analyzer": {
          "char_filter": [],
          "tokenizer": "standard",
          "filter": [
            "lowercase",
            "products_synonym_filter"
          ]
        }
      }
    }
  },
  "mappings": {
	  "properties": {
	    "name": {
	      "type": "text",
	      "analyzer": "products_name_analyzer"
	    }
	  }
	}
}

// 잘 생성됐는 지 확인
GET /products

 

2. 데이터 삽입하기

POST /products/_doc
{
  "name": "Samsung Notebook"
}

 

3. 검색해보기

GET /products/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name": "노트북"
    }
  }
}

GET /products/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name": "랩탑"
    }
  }
}

GET /products/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name": "휴대용 컴퓨터"
    }
  }
}

GET /products/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name": "laptop"
    }
  }
}

GET /products/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name": "삼성"
    }
  }
}

synonym 설정 덕분에 위 쿼리로 검색해보면 데이터가 잘 조회된다. 왜 잘 조회가 된 건지 Analyze API를 활용해 디버깅해보자.

4. Analyze API 사용하기

GET /products/_analyze
{
    "field": "name",
    "text": "Samsung Notebook"
}

 
응답값

{
  "tokens": [
    {
      "token": "samsung",
      "start_offset": 0,
      "end_offset": 7,
      "type": "<ALPHANUM>",
      "position": 0
    },
    {
      "token": "삼성",
      "start_offset": 0,
      "end_offset": 7,
      "type": "SYNONYM",
      "position": 0
    },
    {
      "token": "notebook",
      "start_offset": 8,
      "end_offset": 16,
      "type": "<ALPHANUM>",
      "position": 1
    },
    {
      "token": "노트북",
      "start_offset": 8,
      "end_offset": 16,
      "type": "SYNONYM",
      "position": 1
    },
    {
      "token": "랩탑",
      "start_offset": 8,
      "end_offset": 16,
      "type": "SYNONYM",
      "position": 1
    },
    {
      "token": "휴대용",
      "start_offset": 8,
      "end_offset": 16,
      "type": "SYNONYM",
      "position": 1
    },
    {
      "token": "laptop",
      "start_offset": 8,
      "end_offset": 16,
      "type": "SYNONYM",
      "position": 1
    },
    {
      "token": "컴퓨터",
      "start_offset": 8,
      "end_offset": 16,
      "type": "SYNONYM",
      "position": 2
    }
  ]
}

분리된 토큰을 살펴보면 동의어까지 포함해서 토큰이 등록된 걸 확인할 수 있다. 이 때문에 동의어로 검색을 하더라도 원하는 데이터가 잘 조회된다.
 
 

✅ 정리