LLM을 활용한 검색 품질 향상: Trieve의 "치팅" 전략 분석

핵심 기술

본 글은 LLM(거대 언어 모델)을 활용하여 기존 검색 방식의 한계를 극복하고 검색 품질을 혁신적으로 향상시키는 Trieve의 독창적인 접근 방식, 즉 "LLM으로 검색 치트하기"를 소개합니다. 이는 LLM을 정보 검색 및 관련성 판단에 직접 적용하여 사용자의 의도를 더 정확히 파악하고 최적의 결과를 제공하는 것을 목표로 합니다.

기술적 세부사항

• 상품 비교 및 관련성 판단: 사용자의 복잡한 질의(예: "Sip vs Life Straw 비교")에 대해, 먼저 일반적인 검색으로 상위 20개 상품을 가져옵니다.
• LLM 기반 관련성 점수화: 가져온 각 상품의 JSON, HTML, 설명 텍스트, 제목 등을 LLM에 전달하여 사용자 질의에 대한 관련성(high, medium, low)을 평가하도록 합니다.
• 결과 필터링: LLM의 관련성 점수를 기반으로 사용자에게 가장 적합한 상품만 표시합니다.
• 성능 최적화: 수십 건의 LLM 호출에도 불구하고, 시맨틱 캐싱(semantic caching)을 통해 사용자에게 즉각적인 경험을 제공합니다.
• 확장된 활용: 가격 필터 추출, 카테고리 결정, 응답 형식(텍스트/이미지) 선택, 맥락 유지(context retention) 등 검색의 다양한 측면에 LLM을 적용합니다.

개발 임팩트

이전의 고도로 설계된 검색 파이프라인 구축에 투입되던 많은 시간을 절약하고, LLM을 활용하여 더욱 지능적이고 정확한 검색 시스템을 구축할 수 있습니다. 이는 개발 생산성 향상과 함께 사용자 경험의 질을 크게 높이는 결과를 가져옵니다.

커뮤니티 반응

글에서 직접적인 커뮤니티 반응은 언급되지 않았으나, "cheating"이라는 표현은 LLM의 능력을 창의적이고 비전통적인 방식으로 활용하는 것에 대한 놀라움과 감탄을 시사합니다.