분석적 검색

Analytical Search

동향 분석 및 인과적 영향 평가와 같은 분석적 정보 요구는 법률, 금융, 과학 등 다양한 분야 전반에 걸쳐 널리 존재한다. 그러나 관련성 중심의 문서 순위 지정이나 대형 언어 모델(LLM) 기반의 검색 증강 생성(RAG)에 의존하는 기존 정보 검색 패러다임은 말뭉치 규모에서 이러한 작업의 종단간(end-to-end) 요구 사항을 충족하는 데 종종 어려움을 겪는다. 기존 패러다임은 종단간 문제 해결보다 단순한 정보 탐색을 강조하거나 모든 것을 단순한 질의응답으로 취급하여 추론, 증거 활용 및 검증 가능성에 대한 제한적인 제어만을 제공한다. 결과적으로 다양한 효용 개념과 높은 책임성이 요구되는 분석적 질의를 지원하는 데 한계가 있다. 본 논문에서는 이러한 분석적 정보 요구를 충족하도록 설계된, 새롭게 부상하는 독자적인 검색 패러다임으로서 '분석적 검색(analytical search)'을 제안한다. 분석적 검색은 분석적 의도를 명시적으로 모델링하고, 융합을 위한 증거를 검색하며, 구조화된 다단계 추론을 통해 검증 가능한 결론을 도출하는 증거 주도적이고 프로세스 지향적인 분석 워크플로우로 검색을 재구성한다. 우리는 분석적 검색을 기존 패러다임과 대비하여 그 위치를 정립하고, 질의 이해, 재현율 중심 검색, 추론 인식 융합 및 적응형 검증을 아우르는 통합 시스템 프레임워크를 제시한다. 또한 분석적 검색 엔진 구축을 위한 잠재적인 연구 방향을 논의한다. 이를 통해 분석적 검색의 개념적 의의와 실질적인 중요성을 강조하며, 분석적 정보 요구를 지원하는 차세대 검색 엔진을 향한 노력을 촉구한다.

Analytical information needs, such as trend analysis and causal impact assessment, are prevalent across various domains including law, finance, science, and much more. However, existing information retrieval paradigms, whether based on relevance-oriented document ranking or retrieval-augmented generation (RAG) with large language models (LLMs), often struggle to meet the end-to-end requirements of such tasks at the corpus scale. They either emphasize information finding rather than end-to-end problem solving, or simply treat everything as naive question answering, offering limited control over reasoning, evidence usage, and verifiability. As a result, they struggle to support analytical queries that have diverse utility concepts and high accountability requirements. In this paper, we propose analytical search as a distinct and emerging search paradigm designed to fulfill these analytical information needs. Analytical search reframes search as an evidence-governed, process-oriented analytical workflow that explicitly models analytical intent, retrieves evidence for fusion, and produces verifiable conclusions through structured, multi-step inference. We position analytical search in contrast to existing paradigms, and present a unified system framework that integrates query understanding, recall-oriented retrieval, reasoning-aware fusion, and adaptive verification. We also discuss potential research directions for the construction of analytical search engines. In this way, we highlight the conceptual significance and practical importance of analytical search and call on efforts toward the next generation of search engines that support analytical information needs.