AI 기반 검색 엔진의 진화: 사용자 의도 중심의 새로운 패러다임 제시

핵심 기술

본 콘텐츠는 AI, 특히 LLM(거대 언어 모델)을 활용하여 기존의 키워드 기반 검색 방식에서 벗어나 사용자 의도를 깊이 이해하고 이에 맞춰 결과를 재구성하는 차세대 검색 시스템의 가능성을 탐구합니다.

기술적 세부사항

• LLM을 활용한 검색 후처리: 기존 검색 파이프라인의 마지막 단계에 LLM을 통합하여 검색 결과의 맥락적 이해와 유연한 재구성을 시도합니다.
  • Hy 엔지니어는 검색어, 추천 글 목록, 요약 정보를 LLM에 입력하여 사용자 요청에 맞게 결과를 재구성하는 데모를 10분 만에 구현했습니다.
  • 예시: '신논현 맛집' 검색 결과에서 '업체 위주로 보여줘'와 같은 추가 조건에 따라 정보 필터링 및 재구성.
• 프롬프트 엔지니어링을 통한 사용자 의도 분류 고도화: Rose 매니저는 LLM 프롬프트 개선을 통해 동네 업체 검색 시 사용자 의도 분류의 정확도를 향상시켰습니다.
  • 1,500개 실제 검색어 기반 정성평가 및 개선점을 반영하여 프롬프트 버전 15까지 발전시켰습니다.
  • 주요 개선 사항: 일반어 조합형 검색어 처리 기준, 문맥 기반 분류 원칙, 축약어와 원형 동시 처리 규칙 등.
• LLM 기반 QU/DU 구조 설계: August ML 엔지니어는 QU(Query Understanding)와 DU(Document Understanding) 구조를 LLM 기반으로 재편했습니다.
  • QU는 고도화된 프롬프트를 사용하여 검색어 의도를 분류하고, 사전 처리 방식으로 응답 속도를 높였습니다.
  • DU는 업체 소개글, 후기 등 비정형 텍스트에서 서비스/카테고리 정보를 추출 및 구조화합니다.
  • 이를 통해 검색 커버리지가 53%에서 95% 이상으로 개선되었으며, 관련 없는 결과 노출이 감소했습니다.
• 검색의 본질적 변화: 키워드 매칭에서 벗어나 검색어와 콘텐츠를 의미 단위로 연결하고 사용자 의도를 '이해'하는 방향으로 진화합니다.

개발 임팩트

• 사용자 검색 경험의 근본적인 개선 및 만족도 향상
• 서비스 내 콘텐츠 탐색의 효율성 증대 및 정보 접근성 강화
• LLM 활용 능력 및 프롬프트 엔지니어링 기술 내재화
• AI 시대에 필요한 '이해력' 기반의 새로운 검색 품질 기준 제시

커뮤니티 반응

(원문에 직접적인 커뮤니티 반응 언급은 없으나, 실험 과정 및 결과 발표 자체가 개발 커뮤니티에 시사하는 바가 큼)

톤앤매너

IT 개발 기술 분석 보고서와 같이 전문적이고 정보 중심적인 톤을 유지합니다.