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Pubrio 의 검색 엔드포인트(/companies/search、/people/search、/companies/advertisements/search)는 단일 필터 엔진을 공유합니다. 요청 본문을 한 번 작성하면 동일한 규칙이 모든 엔드포인트에 적용됩니다 — 다중 값 필터의 결합 방식, 위치 매칭 방식, 그리고 filter_conditions 로 기본 연산자를 재정의하는 방식까지 포함해서.

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왜 통합 필터 엔진인가?

하나의 스키마, 세 개의 엔드포인트

technologies、verticals、founded_dates 같은 회사 수준 필터는 /companies/search、/people/search、그리고 Monitor company_filters 에서 동일하게 동작합니다 — 한 번만 익히면 됩니다.

필터별 AND/OR

기본값은 OR(아무거나 일치). filter_conditions 에 한 줄 추가하면 개별 필터를 AND(전부 일치)로 승격할 수 있습니다 — 다른 곳은 손대지 않고요.

Postgres 네이티브 연산자

배열 필터는 네이티브 Postgres 연산자로 컴파일됩니다 — OR 은 &&(중첩)、AND 는 @>(포함). 인덱스 친화적이며, 애플리케이션 단계의 후처리 필터링이 필요 없습니다.

Monitor 에서도 같은 필터

Monitor 의 company_filters 블록도 같은 형태를 받기 때문에, 동작하는 검색 페이로드는 그대로 동작하는 monitor 페이로드가 됩니다.

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검색 요청의 구성

모든 검색 요청은 같은 JSON 본문 안의 세 레이어로 구성됩니다:
레이어위치예시
인물 필터최상위 키people_titles、management_levels、departments、people_locations
회사 필터company_filters: {...} 안에 중첩(권장) — 최상위에도 허용technologies、verticals、founded_dates、employees、company_locations
연산자 재정의filter_conditions 배열(회사 키를 재정의할 때는 company_filters 안에 둠)[{ "key": "technologies", "operator": "and" }]
세 레이어를 모두 사용하는 최소한의 /people/search 요청: 
curl -X POST https://api.pubrio.com/people/search \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "pubrio-api-key: YOUR_API_KEY" \
  -d '{
    "people_titles": ["VP of Engineering", "CTO"],
    "company_filters": {
      "technologies": ["Kubernetes", "Docker"],
      "is_enable_similarity_search": true,
      "company_locations": ["US"]
    },
    "per_page": 25,
    "page": 1
  }'

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company_filters: 회사 수준 키를 그룹으로 묶기

company_filters: {...} 래퍼 객체는 회사 수준 필터를 보내는 권장 방식입니다 — 어떤 키가 인물 을 필터하고 어떤 키가 회사 를 필터하는지 시각적으로 분리되며, Monitor 가 이미 사용하는 형식과 일치하므로 검색과 monitor 설정 사이에서 페이로드를 그대로 옮길 수 있습니다. 두 스타일 모두 지원됩니다. 엔진은 처리 전에 래핑 형식을 최상위로 평탄화하며, 동일 키가 있으면 최상위 키가 우선합니다: 
{
  "people_titles": ["VP of Engineering"],
  "company_filters": {
    "technologies": [37, 152],
    "founded_dates": [2015, 2023],
    "company_locations": ["US"]
  }
}
회사 수준 키에 대해 filter_conditions 재정의를 추가할 때는, 재정의되는 키와 함께 움직이도록 company_filters 안에 두세요.

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/search/similar 변형은 동일한 본문 형태

POST /companies/search/similar 와 POST /people/search/similar 는 비유사 버전과 동일한 필터 본문(company_filters 래퍼와 filter_conditions 포함)을 받습니다. 각 엔드포인트는 그 위에 유사도 단계를 더 얹습니다:
추가로 필요한 것추가로 얻는 것
/companies/search/similar참조 회사 — domain_search_id、domain、linkedin_url 또는 domains각 결과에 similarity_score(0-1 부동소수)、유사도 내림차순 정렬
/people/search/similar참조 인물/직책 — people_titles、people_search_id、linkedin_url、linkedin_urls、peoples 중 하나동일 — 각 결과에 similarity_score、유사도 내림차순
응답 외형은 표준 search 엔드포인트와 동일합니다. 필터는 유사도 랭킹 이전 에 후보 풀을 좁힙니다 — 따라서 company_locations: ["US"] 와 /people/search/similar 를 결합하면 그 제약 안에서 참조 직책에 가장 가까운 미국 인물이 반환됩니다. “이 조건 아래서 X 와 비슷한 사람을 더 찾기” 패턴입니다.

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AND vs OR — 필터당 한 번만 결정하면 됩니다

다중 값 필터(technologies、verticals、keywords、categories …)는 배열을 받습니다. 연산자가 “일치”의 의미를 정합니다:
아무 값에나 일치. 배열이 입력과 겹치는 행을 반환합니다.
{
  "technologies": ["Python", "PostgreSQL", "Kubernetes"],
  "is_enable_similarity_search": true
}
회사의 기술 스택이 Python、PostgreSQL、Kubernetes 중 하나라도 포함하면 결과에 들어갑니다. Postgres column && ARRAY[...] 로 컴파일됩니다.사용 시점: 넓은 범위가 필요할 때 — “이 중 어느 하나에라도 관심”, “이 중 어느 한 국가에 위치”.
filter_conditions 에 나열되지 않은 필터는 기본 연산자(배열 내부는 OR、서로 다른 필터 키 사이는 AND)를 사용합니다. 재정의만 선언하면 되고, 기본값을 적을 필요는 없습니다.

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재정의 가능한 키

엔드포인트마다 받는 키 집합이 다릅니다. 키는 각 *_filter_conditions 스키마의 OpenAPI enum 에서 옵니다:

회사 엔드포인트

company_filter_conditions 키: keywords、verticals、vertical_categories、vertical_sub_categories、technologies、categories、advertisement_target_locations、advertisement_exclude_target_locations、advertisement_search_terms、places、exclude_places、job_exclude_locations.

인물 엔드포인트

people_filter_conditions 키(회사 엔진에 위임): keywords、verticals、vertical_categories、vertical_sub_categories、technologies、categories、places、exclude_places、그리고 social_media.

광고 엔드포인트

ads_filter_conditions 키: target_locations、exclude_target_locations. 광고는 노출 국가로만 필터링되므로 키 집합이 작습니다.
/people/search 사용 시, 회사 수준 위치에 대한 filter_conditions[].key 는 회사 엔진의 bare 이름 — places、exclude_places — 을 사용하며, 접두사 붙은 인물 API 이름(company_places)이 아닙니다. 자세한 내용은 인물 + 회사 필터 를 참조하세요.

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성능 팁

위치, 직원 구간, founded_dates 는 인덱스되어 있어 자유 텍스트나 버티컬보다 후보 집합을 더 빨리 줄입니다. 1〜2 개의 정밀 필터와 결합한 뒤 유사도 검색을 시도하세요.
column @> ARRAY[a, b, c, …] 는 모든 값이 존재해야 합니다. 카디널리티가 빠르게 증가하며 — 평균 3 개 태그인 카테고리에서 10 개 tech 에 AND 를 걸면 거의 0 행이 반환되고 풀 스캔을 유발합니다. AND 필터는 2-4 값으로 유지하고, 탐색 쿼리는 OR 로.
employees: [[201, 500], [501, 1000]](구간 배열)와 revenues: [1000000, 5000000](단일 최소/최대 범위)가 긴 ID 리스트보다 빠르고 더 자연스럽습니다.

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다음 단계

filter_conditions

레퍼런스 페이지 — 모든 지원 키, 모든 기본값, 복사 가능한 AND/OR 레시피.

인물 + 회사 필터

/people/search 안에서 모든 회사 필터를 사용하세요. 통합 엔진의 대표 신기능입니다.

회사 검색 레퍼런스

/companies/search 의 전체 요청/응답 스키마.

인물 검색 레퍼런스

/people/search 의 전체 요청/응답 스키마.
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