제목

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

인공지능, 데이터 분석

대상자

LLM(대규모 언어 모델)을 활용한 검색 기능 개발자, AI 엔지니어, 웹 앱 개발자

핵심 요약

• LLM을 활용한 '검색 스캠' 전략 : determine relevance 도구를 통해 사용자 쿼리와 제품 간 관련성을 LLM이 판단하고, 최적의 결과만 표시
• 세미안틱 캐싱 기술 : 동일한 쿼리에 대해 LLM 호출을 반복하지 않고, 캐시된 결과를 활용해 검색 속도 극대화
• 검색 확장 기능 : 가격 필터, 카테고리 분류, 포맷 선택, 맥락 유지 등 다양한 검색 기능에 LLM 적용
• 핵심 기술 : determine relevance 도구, semantic caching 기술, LLM 기반의 동적 결과 필터링

섹션별 세부 요약

1. 기존 검색 제한 및 LLM 활용

• 전통적인 키워드/세미안틱 검색은 사용자 쿼리 해석에 한계가 존재
• LLM이 사용자 쿼리와 제품 간 정확한 관련성 판단 가능
• 예: "Life Straw Sip"과 "Life Straw"를 구분해 관련도 순으로 정렬

2. LLM 기반 관련성 판단 프로세스

• 사용자 쿼리에 기반한 20개의 검색 결과를 LLM에 전달
• 각 제품의 JSON, HTML, 설명 텍스트, 제목을 LLM에 입력
• LLM이 "고", "중", "저" 관련도로 제품을 정렬 (예: "Life Straw Sip Cotton Candy" → 고 관련도)

3. 세미안틱 캐싱 기술 적용

• 동일한 쿼리에 대해 LLM 호출을 반복하지 않고 캐시된 결과 사용
• 사용자 경험: 검색이 거의 즉시 반응
• 예: 동일한 비교 쿼리 반복 시 0.1초 이내 응답

4. 검색 기능 확장 사례

• 가격 필터 : extract min/max price 도구로 가격 범위 추출
• 카테고리 분류 : LLM이 사전 정의된 카테고리에 맞게 제품 분류
• 포맷 선택 : 텍스트/이미지 생성 여부 결정
• 맥락 유지 : 이전 검색 결과를 재사용해 추가 검색 생략

결론

• 실무 팁 : LLM 기반 '검색 스캠' 전략을 사용해 복잡한 검색 로직을 간단하게 구현 가능
• 핵심 기술 적용 : semantic caching을 활용한 성능 최적화, LLM의 관련성 판단 기능 활용
• 최종 효과 : 복잡한 검색 파이프라인 대신 LLM 20회 호출로도 빠른 응답 가능, AI 기반의 '스마트 검색' 구현 가능