AI 기반 블로그 콘텐츠 추천: 임베딩 및 코사인 유사도를 활용한 유사 게시글 추천 시스템 구현

핵심 기술

이 콘텐츠는 OpenAI의 임베딩 API와 코사인 유사도 계산을 활용하여 블로그 게시물 간의 유사성을 측정하고, 이를 기반으로 사용자에게 관련 게시물을 추천하는 'Similar Posts' 컴포넌트 구현 방법을 상세히 설명합니다. 이를 통해 블로그의 콘텐츠 발견성을 높이고 사용자 경험을 개선하는 것을 목표로 합니다.

기술적 세부사항

• 임베딩 (Embeddings): 텍스트 데이터를 고차원 벡터 공간의 실수형 숫자 배열로 변환하는 기법입니다. 두 벡터 간의 거리가 가까울수록 의미론적으로 유사함을 나타냅니다.
• OpenAI 임베딩 모델 사용: text-embedding-3-small 모델을 사용하여 블로그 게시물의 내용을 벡터로 변환합니다.
• 벡터화 과정: 각 블로그 게시물의 내용을 PostContent 타입으로 정의하고, getPostEmbedding 함수를 통해 OpenAI API로 전송하여 Embedding 타입의 벡터를 생성합니다.
• 코사인 유사도 (Cosine Similarity): 두 벡터 간의 각도를 측정하여 관련성을 계산합니다. getCosineSimilarity 함수를 통해 구현되며, 값이 1에 가까울수록 유사도가 높습니다.
• 유사 게시글 매핑: 모든 게시물의 임베딩을 생성한 후, 각 게시물마다 다른 모든 게시물과의 코사인 유사도를 계산하고, 가장 유사한 상위 3개의 게시글 정보를 ScoredPost 타입으로 저장하여 slugToMostRelatedPostsMap에 저장합니다.
• Astro 컴포넌트 구현: SimilarPosts.astro 컴포넌트를 생성하여, 주어진 게시물의 ID를 기반으로 관련 게시글 목록을 가져와 화면에 표시합니다. 각 추천 게시물에는 썸네일 이미지와 제목이 포함됩니다.
• 프로젝트 통합: src/data/tags-and-posts.ts 파일에서 임베딩 생성 및 유사도 맵을 구축하고, src/pages/blog/[id].astro 파일에서 SimilarPosts.astro 컴포넌트를 호출하여 실제 블로그 페이지에 기능을 통합합니다.

개발 임팩트

• 콘텐츠 발견성 향상: 사용자가 관심 있는 게시물과 유사한 다른 게시물을 쉽게 찾아볼 수 있게 하여 체류 시간을 늘리고 콘텐츠 소비를 촉진합니다.
• 사용자 경험 개선: 개인화된 추천을 통해 블로그 탐색의 편리성을 증대시킵니다.
• AI 기술의 실용적 적용: 복잡하지 않은 AI 기술을 활용하여 실제 서비스에 즉각적인 가치를 더하는 방법을 보여줍니다.
• 성능: 임베딩 및 유사도 계산을 사전 처리하여 동적인 콘텐츠 추천 시 서버 부하를 줄이고 빠른 응답 속도를 유지할 수 있습니다.

커뮤니티 반응

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톤앤매너

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