네이버, AI 검색을 '버티컬 에이전트'로 진화시키는 전략 발표
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이 콘텐츠는 네이버의 최신 AI 검색 기술 발전 방향과 전략을 이해하고자 하는 백엔드 개발자, AI 엔지니어, 서비스 기획자에게 유용합니다. 특히 검색 엔진 개발, LLM 활용, 개인화된 AI 서비스 구축 경험이 있는 미들급 이상의 개발자에게 인사이트를 제공할 수 있습니다.
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네이버의 AI 검색 진화 전략: 버티컬 AI 에이전트와 하이퍼클로바X
네이버는 인공지능(AI) 검색을 '버티컬 AI 에이전트'로 발전시켜 사용자에게 개인화되고 전문화된 검색 경험을 제공하겠다는 계획을 발표했습니다. 이는 기존 통합 검색의 강점과 한국 사용자 데이터에 특화된 네이버의 경쟁력을 바탕으로 AI 검색 시장에서의 차별화를 꾀하는 전략입니다.
핵심 기술 및 전략
- 버티컬 AI 에이전트: 특정 주제(금융, 헬스케어 등)에 특화된 AI 브리핑을 순차적으로 도입하여, 사용자의 관심사에 맞는 깊이 있는 정보를 제공하는 것을 목표로 합니다.
- 하이퍼클로바X 기반 검색 LLM 라인업: 질의 분석, 요약, 문서 분석 등 각 태스크에 최적화된 다양한 형태의 검색 대형언어모델(LLM)을 구축하여 검색 품질과 성능을 고도화합니다.
- AI 브리핑 확대: 현재 통합 검색에 도입된 AI 브리핑의 노출을 확대하고, 클릭률 증가 등 긍정적인 사용자 반응을 바탕으로 금융, 헬스케어 등 주제별 AI 브리핑 도입을 가속화합니다.
- 다국어 및 멀티미디어 지원 강화: 해외 문서 번역 및 요약, 긴 영상 핵심 요약 등 다국어 지원과 멀티미디어 콘텐츠 처리 능력을 강화하여 정보 접근성을 높입니다.
- AI 탭 (가칭) 도입: 내년 중 통합 검색에서 별도 페이지 형태로 노출될 AI 탭을 통해 새로운 AI 검색 경험을 제공할 예정입니다.
- AI 하이라이트 프로젝트 (가칭): 콘텐츠 창작자에게 더 많은 기회를 제공하기 위한 프로젝트를 준비 중입니다.
개발 임팩트
- 사용자별 맞춤 정보 제공 능력 향상
- AI 기술을 활용한 검색 효율성 및 정보 습득 능력 증대
- 콘텐츠 창작 생태계 지원을 통한 플랫폼 경쟁력 강화
- 검색 LLM 기술의 고도화를 통한 네이버의 기술 리더십 강화
네이버는 이러한 전략을 통해 검색 인프라 투자와 AI 기술 개발을 병행하며 AI 검색 시장을 선도하겠다는 의지를 보이고 있습니다.
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Hugging Face Transformers
네이버가 하이퍼클로바X와 같은 LLM을 기반으로 검색 성능을 강화하는 전략은 자연어 처리 모델의 최신 연구 및 구현을 포함하는 Hugging Face Transformers 라이브러리와 깊은 연관이 있습니다. 다양한 LLM을 활용하고 미세 조정하는 데 필수적인 도구입니다.
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LangChain
네이버가 '버티컬 AI 에이전트'를 구축하고 다양한 태스크에 적합한 LLM을 세분화하는 과정은 복잡한 언어 모델 기반 애플리케이션을 개발하기 위한 프레임워크인 LangChain의 활용과 유사합니다. 에이전트 구축, 데이터 연동, 복잡한 워크플로우 관리에 도움이 될 수 있습니다.
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Apache Lucene
검색 엔진의 핵심 인프라와 관련된 네이버의 언급은 검색 기술의 근간을 이루는 Apache Lucene과 같은 오픈소스 프로젝트와의 관련성을 시사합니다. LLM 기반의 검색 결과 랭킹 및 처리 방식 개선에도 영향을 줄 수 있는 검색 인덱싱 및 쿼리 처리 기술을 포함합니다.
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