솔직히 말씀드리겠습니다.
저는 우리 개발팀이 '임베딩(Embedding)'이니 'RAG'니 하며 신기술 도입하자고 할 때마다 속이 뒤집힙니다.
그 기술이 멋진 건 알겠는데,
그래서 그게 우리 회사 영업이익률을 0.1%라도 올려줍니까?
대부분은 아닙니다.
오히려 AWS 비용만 늘어나고, 검색 속도는 느려지죠.
특히 '코드 검색' 하겠다고 벡터 DB 붙이는 짓은 제발 그만두세요.
돈을 하수구에 버리는 것과 같습니다.
오늘 소개할 이 오픈소스는 그런 환상을 아주 처참하게 깨부숴 줍니다.
Mantic.sh입니다.
이 도구의 스펙을 보면 헛웃음이 나옵니다.
48만 개의 파일(Chromium 프로젝트)을 검색하는데 걸리는 시간, 단 0.46초.
여러분이 비싼 돈 주고 구축한 임베딩 검색 엔진이 5초, 10초 걸릴 때
이 녀석은 0.5초도 안 걸려서 결과를 뱉어냅니다.
더 충격적인 건 비용입니다.
개발자 100명 규모 팀 기준으로 벡터 임베딩 솔루션을 쓰면 연간 약 1,400만 원($10,950)이 깨집니다.
그런데 Mantic은?
0원입니다.
왜냐고요?
'임베딩'을 안 쓰니까요.
심지어 파일 내용을 읽지도 않습니다.
이게 무슨 사기꾼 같은 소리냐고요?
원리는 간단합니다.
'Zero-read(읽기 없음)' 방식입니다.
여러분이 도서관에서 책을 찾을 때를 생각해보세요.
모든 책의 첫 페이지부터 끝페이지까지 다 읽고 찾는 바보가 있습니까?
없습니다.
그냥 '도서 목록(인덱스)'과 '제목'만 봅니다.
Mantic은 정확히 그 짓을 합니다.
파일의 구조(Structure)와 메타데이터만 봅니다.
파일 내용을 다 벡터화해서 저장하는 무식한 방법 대신,
Git이 관리하는 파일 목록(git ls-files)을 긁어오고
파일명과 경로만 보고 '의도(Intent)'를 파악합니다.
예를 들어 stripe payment라고 검색하면,
파일 안의 텍스트를 뒤지는 게 아니라packages/features/payments/stripe.service.ts 같은 경로를 찾아냅니다.
파일명이 stripe.txt인 것보다 stripe.service.ts에 더 높은 점수를 줍니다.
이게 휴리스틱(Heuristics)이고, 이게 진짜 엔지니어링입니다.
이 방식이 왜 무서운지 아십니까?
1. 토큰 비용 절감
AI 에이전트에게 코드를 던져줄 때,
관련 없는 파일 내용을 다 읽게 만들면 토큰 값이 줄줄 셉니다.
이건 파일명만 보고 거르니 토큰 사용량을 최대 63%까지 줄입니다.
2. 보안 (Privacy)
외부 API로 코드를 보낼 필요가 없습니다.
로컬에서 다 끝납니다.
보안 감사 때 "우리 코드가 외부 서버에 저장되나요?"라는 질문에 당당하게 "아니오"라고 답할 수 있습니다.
3. 속도
임베딩 생성 시간? 필요 없습니다.
인덱싱? Git이 이미 다 해놨습니다.
설치하고 엔터 치면 끝입니다.
개발자분들, 가슴에 손을 얹고 생각해보세요.
지금 만드는 기능에 정말로 '의미론적 검색(Semantic Search)'이 필요합니까?
아니면 그냥 '파일명 잘 찾는 기능'이 필요한 겁니까?
대부분의 코드 검색은 후자입니다.
"로그인 로직 어디 있지?" 하면 auth.controller.ts를 찾으면 되는 겁니다.
Mantic은 Claude Desktop이나 Cursor 같은 AI 에이전트와도 바로 붙습니다.
(MCP 지원)
지금 당장 팀 회의 소집하세요.
그리고 묻지마 RAG 도입하려는 프로젝트들, 전부 일시 정지시키세요.
그 돈으로 서버 비용을 아끼든가,
아니면 회식이라도 한번 더 하는 게
회사에도, 여러분 멘탈에도 이득입니다.
기술적 '낭만' 찾지 마십시오.
우리는 '생존'해야 하는 스타트업입니다.
가장 빠르고 싼 것이, 가장 우아한 기술입니다.
