Glean vs. Elasticsearch: 검색 및 지식 관리에 가장 적합한 AI는 무엇인가?

Glean과 Elasticsearch 같은 AI 기반 tools은 데이터 검색, 검색 결과 추출 및 관리 방식을 혁신적으로 변화시켰습니다.

그렇다면 어떤 tool이 귀사의 요구사항에 가장 적합할까요? 내부 지식 기반을 위한 빠르고 정확한 검색을 지원하는 tool이 필요하신가요, 아니면 직관적이고 확장 가능한 wiki를 구축하는 데 도움이 되는 tool이 필요하신가요?

이 블로그 글에서는 두 기업 검색 tools인 글린(Glean)과 엘라스틱서치(Elasticsearch)를 비교하고, 기능과 성능을 평가하며, 관련성 높은 검색 결과를 얻기 위해 지식 관리 시스템에 미치는 영향을 논의합니다. 또한 두 tools에 대한 강력한 대안인 ClickUp도 소개합니다!

Glean vs. Elasticsearch — 그리고 한눈에 보는 최고의 대안

Glean이란 무엇인가요?

Glean은 비즈니스가 데이터, tools, 작업을 효율적으로 관리할 수 있도록 설계된 일용 AI 플랫폼입니다. Google Workspace, Slack, Salesforce 등 기존 회사 앱에 연동되며, AI를 활용해 조직의 일 방식을 학습합니다. 그 결과, 특정 일 환경에 맞는 더 스마트한 검색, 향상된 추천 기능, 신속한 답변을 제공합니다.

복잡한 워크플로우는 관리하고, 흩어진 정보를 추적하며, 단순히 일의 속도를 높이려는 경우에도 Glean은 사용자의 요구에 맞춰 조정됩니다. 직원들이 이미 사용하는 앱에도 원활하게 통합됩니다.

Glean 기능

기능 #1: 프롬프트 빌더 및 고급 프롬프트

Glean의 프롬프트 빌더를 사용하면 자연어로 검색 명령어를 작성할 수 있습니다. 간단한 프롬프트로 문서 검색이나 콘텐츠 요약하는 것부터 시작할 수 있습니다. 그러나 더 복잡한 작업에는 고급 프롬프트가 필요합니다.

기존 방식에서는 여러 시스템이나 프롬프트가 필요했습니다. 고급 프롬프트 기능을 통해 Glean은 작업을 더 작은 단계로 분할할 수 있게 합니다. 각 단계에는 특정 검색이나 작업이 할당되며, 이를 연결하여 일관성 있는 자동화된 워크플로우를 구축합니다. 각 단계는 이전 단계를 기반으로 하여 진행할수록 더 깊은 통찰력을 제공합니다.

기능 #2: AI 유창성 구축을 위한 프롬프트 라이브러리

프롬프트 라이브러리는 모든 맞춤형 프롬프트가 저장되는 공간입니다. 새로 만들 필요 없이 팀원이 구축한 기존 프롬프트를 손쉽게 찾아볼 수 있습니다. 각 팀 회원은 효과적인 프롬프트를 발견하고 재사용함으로써 중복 작업을 줄이고 도입 속도를 높일 수 있습니다.

Glean은 역할과 이전 사용 패턴을 기반으로 인기 프롬프트까지 제안합니다. 이는 공유 지식베이스와 같으며, 팀이 AI 기반 워크플로우 wiki를 만드는 방법을 익힐수록 지속적으로 성장합니다. 시작을 위한 제안 덕분에 모든 것을 처음부터 구축하는 데 시간을 낭비할 필요가 없습니다.

기능 #3: 모든 역할에 맞는 AI

Glean 플랫폼은 노코드(no-code) 방식이므로 영업 팀부터 지원팀까지 누구나 간단한 자연어 사용으로 워크플로우를 자동화할 수 있습니다.

고객 응답 초안 작성, 문서 요약하다, 과거 대화 속에 묻힌 관련 정보 검색 등 어떤 일에서든 Glean은 맥락을 이해하여 별도의 설정이나 기술적 전문 지식 없이 일을 원활하게 진행하도록 지원합니다.

기능 #4: 간소화된 지식 관리를 위한 스마트 컬렉션

Glean은 팀이 키 정보를 한곳에 정리할 수 있도록 지원하여 흩어진 문서와 찾기 어려운 링크로 인한 혼란을 줄여줍니다. 컬렉션 기능을 통해 팀은 Google Drive, Slack, 내부 tool 등 원본 출처와 관계없이 관련 파일, 노트, 링크, 대화를 그룹화할 수 있습니다.

이를 통해 프로젝트 자료를 추적하고 업데이트를 공유하며, 여러 플랫폼을 검색할 필요 없이 모두가 동일한 정보에 접근할 수 있도록 하는 것이 더 쉬워집니다.

Glean 가격 정책

Elasticsearch란 무엇인가요?

Elasticsearch는 대규모 구조화 및 비구조화 데이터를 처리하도록 설계된 오픈소스 분산 검색 및 분석 엔진입니다. 내부 비즈니스 데이터를 위한 Google이라고 생각하시면 됩니다. 데이터베이스, 로그, 문서, 애플리케이션 데이터 등 다양한 소스의 정보를 수집하여 인덱스화하므로 빠르고 효율적으로 검색할 수 있습니다.

이 플랫폼은 단순히 키워드를 일치시키는 것이 아니라 관련성과 맥락을 기반으로 결과를 순위화합니다. 특정 문서를 찾거나, 고객 행동을 분석하거나, 실시간 시스템 로그를 추적하려는 경우에도 Elasticsearch는 수백만 개의 레코드에 걸쳐 거의 즉시 올바른 데이터를 반환하도록 설계되었습니다.

Elasticsearch 기능

AI 검색 기능 통합부터 인프라 확장까지, Elasticsearch는 필요한 유연성과 성능을 제공합니다. 주요 기능은 다음과 같습니다:

기능 #1: 애플리케이션에 AI 검색 기능 구축

Elasticsearch 관련성 엔진(ESRE)은 애플리케이션에 의미론적 검색 기능을 추가하여 사용자가 단순한 키워드 일치뿐만 아니라 의미에 기반한 결과를 찾을 수 있도록 지원합니다. 특정 도메인에 맞게 모델을 재훈련할 필요 없이 즉시 사용 가능하므로 시작하기가 더 쉽습니다.

ESRE를 외부 언어 모델과 결합하거나 자체 트랜스포머 모델로 맞춤 설정할 수 있으며, 전통적 검색과 의미적 관련성을 결합한 하이브리드 검색 환경을 구축할 수도 있습니다. 이러한 유연성 덕분에 다양한 콘텐츠 유형과 사용자 요구에 맞춰 검색 기능을 조정하거나 AI 워크플로우를 자동화하는 데 유용합니다.

기능 #2: 모든 비즈니스 요구사항을 위한 확장성

Elasticsearch는 수평 확장성을 지원하므로 사용량 증가에 따라 확장됩니다. 단일 노드에서 운영하든 300노드 클러스터에서 운영하든 일관된 경험을 제공합니다.

초당 수백만 건의 요청을 처리하며, 클러스터 전반에 걸쳐 인덱스와 쿼리를 배포하여 원활하고 효율적인 운영을 보장합니다. 생산성을 위한 AI 활용 방법을 고민 중이라면, Elasticsearch의 확장성을 통해 데이터 검색 기능을 손쉽게 확장할 수 있습니다.

기능 #3: 원하는 방식으로 데이터를 저장하고 탐색하세요

Elasticsearch는 데이터의 저장 방식과 위치에 유연성을 제공합니다. 필요에 따라 빠른 쿼리를 위해 로컬에 보관하거나, 저비용 S3 저장소와 같은 확장성 높은 옵션을 활용할 수 있습니다.

런타임 필드를 통해 변화하는 데이터에 적응하거나 새로운 데이터 세트를 즉석에서 가져오는 것이 쉽습니다. 더 나은 문서 관리 워크플로우에 집중하는 팀을 위해 Elasticsearch는 데이터의 구성, 관리 및 검색을 간편하게 해줍니다.

기능 #4: 고가용성 및 장애 감지

클러스터 간 복제와 같은 기능은 백업이 항상 준비되도록 보장합니다. 배포 시스템은 복원력과 신뢰성을 위해 설계되었습니다. 문제가 발생하더라도 데이터는 계속 사용할 수 있습니다.

Elasticsearch 가격 정책

Glean vs. Elasticsearch: 기능 비교

Glean과 Elasticsearch는 동일한 과제를 해결합니다: 작업 공간 검색을 통해 팀이 더 효율적으로 일할 수 있도록 돕는 것입니다. 하지만 접근 방식은 다릅니다.

주요 차이점은 다음과 같습니다:

이제 각 tool의 키 기능을 심층 분석하여 각자의 강점이 어디에 있는지 살펴보겠습니다.

기능 #1: 검색 기능

Glean은 대규모 언어 모델(LLM)과 머신러닝을 활용해 더욱 개인화되고 정확한 검색 결과를 생성하는 AI 기반 기업용 검색 플랫폼입니다. 각 쿼리의 맥락을 이해함으로써 관련성 높은 답변을 제공하는 데 중점을 둡니다.

반면 Elasticsearch는 구조화 및 비구조화 데이터 전반에 걸친 빠르고 고성능의 풀텍스트 검색에 중점을 둡니다. 쿼리 DSL(도메인 특정 언어)을 통해 세부적인 쿼리 맞춤형 설정이 가능하여 개발자가 검색 쿼리와 결과 순위를 정밀하게 제어할 수 있습니다.

기능 #2: 데이터 수집 및 보강

한편, Glean은 100개 이상의 tools과 통합되어 데이터를 통합된 환경으로 구성함으로써 플랫폼 간 원활한 검색을 제공합니다. 다른 한편으로는 데이터 수집에 있어 높은 유연성을 제공합니다.

이 제품의 수집 파이프라인은 복잡한 데이터 변환 및 매핑을 지원하여 사용자가 필요에 맞게 맞춤형 토큰화 및 인덱스 프로세스를 설정할 수 있도록 합니다.

Elasticsearch는 Hadoop 및 Spark와 같은 빅데이터 tools와 원활하게 통합되어 대규모 데이터 작업에 이상적입니다.

기능 #3: 사용자 경험 및 인터페이스

Glean의 인터페이스는 사용자 친화적이고 직관적으로 설계되었습니다. 비기술적 사용자를 염두에 두고 구축되었으므로 전문 지식이 없어도 쉽게 사용할 수 있습니다. 자연어 프롬프트와 데이터를 컬렉션으로 구성하는 기능 덕분에 Glean은 접근성이 매우 뛰어납니다.

Elasticsearch는 그러나 훨씬 더 기술적입니다. 강력한 기능을 제공하지만, 사용자는 검색 알고리즘과 쿼리 DSL을 깊이 이해해야만 그 잠재력을 완전히 잠금 해제할 수 있습니다.

기능 #4: 데이터 보안 및 규정 준수

Glean은 적절한 데이터 접근 및 프라이버시를 보장하는 내장형 거버넌스 tools를 갖추고 있어, 조직이 내부 정책과 외부 규정을 준수할 수 있도록 지원합니다.

반면 Elasticsearch는 더욱 강력하고 고도로 커스터마이징 가능한 보안 기능을 제공하여 복잡한 보안 및 규정 준수 요구사항을 가진 기업에 더 적합한 선택입니다.

기능 #5: 확장성과 성능

Glean은 대규모 데이터 세트에서 AI 기반 업무 공간 검색을 최적화하며 우수한 확장성을 제공합니다. 그러나 Elasticsearch와 같은 효율적인 검색 기능, 시스템 리소스에 대한 세밀한 제어, 수평적 확장성을 제공하지는 않습니다.

Elasticsearch는 수평적 확장성을 위해 설계된 배포 아키텍처를 사용하므로 여러 노드에 걸쳐 손쉽게 확장할 수 있습니다. 이는 데이터가 증가해도 높은 가용성과 빠른 성능을 보장합니다.

Reddit에서 Glean 대 Elasticsearch 비교

레딧 사용자들은 글린과 엘라스틱서치의 차이점에 대해 강한 의견을 가지고 있으며, 그들의 보기는 특정 요구사항과 워크플로우에 의해 모양이 됩니다.

간편함과 인기 tools와의 빠른 연동을 원하는 사용자들은 대체로 Glean을 선호하는 경향이 있습니다. 예시: 레딧 사용자 Old_Cauliflower6316은 r/Llamaindex에서 다음과 같이 멘션했습니다:

제 생각에는 사용 사례가 단순하다면 Glean과 같은 제품을 선택하시길 권합니다. Glean은 대규모 고객 기반, 입증된 가치, 유연성을 갖추고 있습니다. 여기서 '단순하다'는 것은 Slack, Google Drive, Confluence, Notion, Jira 등 대중적인 데이터 소스와의 통합 및 익숙한 챗봇/검색 엔진 경험을 제공하는 것을 의미합니다.*

반면 Elasticsearch는 특히 대규모의 복잡한 환경에서 강력하고 맞춤 설정 가능한 검색 기능이 필요한 사용자에게 선호됩니다. 많은 Reddit 사용자들은 Elasticsearch의 유연성, 확장성, 그리고 오픈소스 특성을 높이 평가하며, 이는 인덱스와 사용자 쿼리에 대한 더 큰 통제권을 제공합니다. Reddit 사용자 elk-content-share는 r/elasticsearch에서 다음과 같이 공유합니다:

App Search는 Elasticsearch 기반의 Elastic 검색 솔루션으로, 검색 엔진을 맞춤형 앱에 통합하는 데 도움을 줍니다.

이는 Elasticsearch가 맞춤형 애플리케이션과 대규모의 다양한 데이터셋을 처리하는 데 강점을 보이며, 검색 인덱스와 성능에 대한 세밀한 제어가 필요한 경우에 특히 적합함을 보여줍니다.

그러나 일부 사용자들은 두 검색 엔진 모두에 대해 중립적인 시각을 보였습니다. 예시, unixmonster는 다음과 같이 멘션합니다:

저는 Glean을 매우 많이 일하는데, 설정이 매우 간단하며 원하는 경우 사내 tools를 구축할 수 있도록 풍부한 API 세트를 제공합니다

마찬가지로 Draxenato는 Elasticsearch에 대해 다음과 같이 기술합니다:

모든 것에는 장단점이 있듯이 ELS도 마찬가지입니다. 고속·대량·저용량 데이터 저장 시나리오에 매우 적합합니다. 방화벽 로그처럼 빈도가 높은 소규모 문서가 다수 존재하는 환경에서 방대한 메트릭을 의미 있고 인간이 읽기 쉬운 형태로 매우 빠르게 처리합니다. PDF로 구성된 대규모 라이브러리 같은 다른 사용 사례에 효율적으로 적용하도록 조정할 수 있지만, 해당 용도라면 다른 솔루션을 고려하는 것이 좋습니다.

레딧에 따르면 결론은 이렇습니다: 팀이 이미 사용하는 tools와 즉시 연동되는 솔루션을 원한다면 글린(Glean)이 간편합니다. 하지만 내부 모든 설정을 세밀하게 조정하는 것을 즐긴다면 엘라스틱서치(Elasticsearch)가 더 적합할 수 있습니다.

ClickUp(ClickUp)과 회의하세요 — 글린(Glean)과 엘라스틱서치(Elasticsearch)의 최고의 대안

Glean과 Elasticsearch의 장점을 결합하면 ClickUp과 같은 결과가 나타납니다!

오늘날 일 방식은 문제가 있습니다. 우리는 관련 정보를 공유하고, 검색하고, 업데이트하는 데 시간의 60%를 서로 다른 tools 사이에서 낭비합니다. 프로젝트, 문서, 커뮤니케이션이 서로 연결되지 않은 tools에 흩어져 있어 생산성을 떨어뜨립니다.

ClickUp은 세계 최초의 통합 AI 작업 공간으로 이 문제를 해결합니다. 프로젝트, 지식, 채팅을 한곳에 결합한 이 솔루션은 세계에서 가장 완료된 업무용 AI로 구동됩니다.

현재 300만 개 이상의 팀이 ClickUp을 활용하여 더 효율적인 워크플로우, 중앙 집중화된 지식, 집중력 강화 채팅을 통해 방해 요소를 제거하고 조직 생산성을 잠금 해제하며 더 빠르게 일하고 있습니다.

자세한 내용을 살펴보겠습니다.

ClickUp의 One-Up #1: 올인원 검색 기능

검색 성능 측면에서는 ClickUp이 압도적인 차이로 승리합니다. ClickUp Enterprise 검색을 통해 팀이 사용하는 모든 tool과 통합되는 통합형 지능형 검색 엔진을 확보할 수 있습니다.

가끔 정확한 정보를 표면화하는 데 어려움을 겪는 Glean과 달리, ClickUp은 Connected AI를 통해 실시간으로 관련성 높은 결과를 제공합니다.

ClickUp의 Enterprise 검색이 뛰어난 점은 다음과 같습니다:

ClickUp을 사용하면 단일 플랫폼에서 작업, 문서, wiki, 채팅, 목표는 물론 통합된 타사 tool까지 즉시 검색할 수 있습니다. 이는 앱 간 전환, 문서 샅샅이 뒤지기, 사일로(일명 업무 산재)에 흩어진 정보 추적 실패가 더 이상 없다는 뜻입니다. AI 기반 검색으로 모든 것이 해결됩니다.

ClickUp의 차별화 요소 #2: 컨텍스트 기반 AI 지원 작업 공간

ClickUp Brain은 팀이 지식을 찾고 활용하는 방식을 혁신하는 ClickUp의 내장형 AI 어시스턴트입니다. 키워드 검색을 넘어 문맥을 이해하고 관련 정보를 제시하며, 자연어 질문에도 답변할 수 있습니다.

특정 문서, 프로젝트 업데이트 또는 과거 의사결정을 찾고 계시든, ClickUp Brain은 즉각적이고 정확한 결과를 제공합니다. 이는 Elasticsearch에서는 상당한 맞춤형이 필요하며, Glean에서는 직관적이지 않은 부분입니다.

작업 기록과 채팅 내용을 분석하여 검색한 모든 질문에 대한 실시간 답변을 해독할 수 있습니다!

ClickUp Brain의 일 샘플👇

ClickUp Brain을 사용하면 다음과 같은 혜택을 누릴 수 있습니다:

더욱 지능적인 솔루션이 필요한 조직을 위해 ClickUp Brain MAX는 심층 의미 검색, 자동화 요약, 스마트 추천 등 고급 AI 기능을 제공합니다. 작업 공간 전반의 방대한 데이터를 분석하여 숨겨진 인사이트, 트렌드, 연결을 쉽게 발견할 수 있도록 지원합니다.

ClickUp의 One-Up #3: LLM 선택하기

Glean처럼 단일 내장 모델만 제공하는 tool이나, AI 통합을 위해 개발자 설정이 필요한 Elasticsearch와 달리, ClickUp Brain은 ChatGPT, Gemini, Claude 같은 프리미엄 외부 AI 모델을 작업 공간 내에서 바로 전환할 수 있게 해줍니다. 탭 전환이나 추가 로그인 없이 말이죠. Claude로 콘텐츠 초안을 작성하거나 ChatGPT로 코드 문제를 해결하고 싶으신가요? 문제없습니다.

이러한 유연성 덕분에 AI는 작업과 사용자의 스타일에 모두 적응합니다. 더 새롭고 스마트한 모델이 등장할 때마다 ClickUp Brain은 이를 즉시 도입할 준비가 되어 있어, AI 어시스턴트가 사용자의 일과 함께 진화합니다.

ClickUp의 차별점 #4: 포괄적인 지식 관리

지식 관리는 복잡할 필요가 없습니다. ClickUp 지식 관리 시스템은 단순하지만 강력하게 설계되었습니다. ClickUp을 사용하면 Glean이나 Elasticsearch에서 겪을 수 있는 불편함 없이 회사 지식을 저장하고, 정리하며, 협업할 수 있습니다.

다음은 두 솔루션의 차별화된 특징입니다:

더 나아가고 싶다면, ClickUp은 지식 기반 템플릿을 포함한 풍부한 템플릿 라이브러리를 제공하여 진행 과정을 효율화할 수 있습니다.

인스턴스, ClickUp 지식베이스 템플릿은 FAQ, 프로젝트 세부사항, 핵심 인사이트를 하나의 검색 가능한 hub에 통합합니다. 이는 가동 중단 시간을 줄이고 정보의 사일로를 제거합니다. 실시간 협업, 직관적인 구성, 완전히 사용자 정의 가능한 레이아웃을 통해 팀의 고유한 워크플로에 완벽하게 통합되어 지식 공유를 효율적이고 손쉽게 만듭니다.

무료 템플릿 받기

이 템플릿을 활용하는 방법은 다음과 같습니다:

하지만 그게 전부가 아닙니다! ClickUp의 연결된 검색(Connected Search)을 통해 특정 정보를 즉시 찾을 수 있으므로, 긴 문서나 흩어진 파일을 일일이 뒤질 필요가 없습니다.

TravelLocal의 제품 매니저 토마스 클리포드는 ClickUp이 어떻게 그들의 모든 것 솔루션으로 작업 관리, 지식 기반 등을 위한 만능 솔루션이 되었는지 공유했습니다:

저희는 모든 프로젝트 및 작업 관리와 지식 기반을 위해 ClickUp을 사용합니다. 또한 OKR 프레임워크 모니터링 및 업데이트, 플로우 차트, 휴가 신청서 및 워크플로우 등 여러 사용 사례에도 도입되었습니다. 모든 기능을 하나의 제품 내에서 제공할 수 있어 매우 편리합니다. 각 기능이 쉽게 상호 연결되기 때문입니다.

ClickUp의 One-Up #5: 문서 자동화 및 협업

ClickUp 자동화 기능을 통해 티켓 할당, 상태 업데이트, 알림 발송과 같은 반복 작업을 자동화할 수 있습니다. 예를 들어 인사팀은 정책 업데이트 검토 프로세스를 자동화할 수 있으며, 고객 지원팀은 감정 분석을 기반으로 티켓을 자동으로 에스컬레이션할 수 있습니다.

하지만 ClickUp은 여기서 멈추지 않습니다. ClickUp Docs에 추가 기능을 제공하여 단순한 노트 tools에서 협업을 위한 역동적인 스페이스로 탈바꿈시킵니다.

예시: 마케팅 팀은 문서 내에서 직접 작업을 할당하여 모든 구성원이 프로젝트 내 자신의 역할을 명확히 파악할 수 있습니다. 제품 관리자는 사용자 스토리, 코멘트, 모형을 기능 문서에 직접 연결하여 정적인 문서를 인터랙티브한 로드맵으로 전환할 수도 있습니다.

최고의 기업 검색 tool을 찾는 여정은 ClickUp에서 끝납니다.

Glean과 같은 tools은 빠른 검색 기능을 제공하는 반면, Elasticsearch는 방대한 데이터 쿼리 처리에 탁월합니다. ClickUp은 이 두 가지 장점을 모두 갖춘 솔루션입니다. AI 기반 검색, 원활한 통합, 문서 협업 기능이 모두 한 곳에서 제공됩니다.

ClickUp을 통해 팀은 검색 및 인덱싱을 넘어 워크플로우 자동화, 프로젝트 관리, 최신 정보로 지식 기반을 체계적으로 정리하고 접근 가능하게 유지하는 완벽한 솔루션을 얻습니다.

지금 바로 ClickUp에 무료로 가입하고 직접 변화를 경험해 보세요!