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임베딩 유사도 검색과 의도 분류 모델로 NLP 기반 검색 통합 경험 결
NLP 기술을 검색에 통합한 경험에서 첫 번째로 시도한 것은 의도 분류였습니다. 사용자 검색어를 카테고리로 분류하는 모델을 추가하니 질문형 쿼리와 키워드형 쿼리를 다르게 처리할 수 있었고, 각각에 맞는 결과를 보여주는 구조가 됐습니다.
두 번째로 적용한 것은 임베딩 기반 유사도 검색이었습니다. 정확한 키워드가 없어도 의미적으로 유사한 문서를 찾을 수 있어 사용자 검색 만족도가 올랐습니다. 벡터 인덱스를 직접 구축하지 않고 벡터 DB를 활용해 초기 구현 시간을 줄였습니다.
다만 NLP 모델 통합 후 레이턴시가 늘어나는 문제가 생겼습니다. 이를 해결하기 위해 자주 검색되는 쿼리 결과를 캐싱하는 레이어를 추가했고, 처음 요청 이후에는 모델 추론 없이 빠르게 응답할 수 있었습니다.
이 결의 특징
의도 분류 모델을 추가해 질문형과 키워드형 쿼리를 다르게 처리하는 첫 시도를 한 흔적이 있습니다. 임베딩 기반 유사도 검색으로 의미적 매칭까지 확장했고, 레이턴시 증가를 캐싱 레이어로 보완한 구체적 개선 흐름이 명확합니다.
이 결이 통하는 자리
의도 분류부터 벡터 검색까지 점진적으로 복잡도를 높이면서 각 단계의 비용을 명시적으로 관리한 자리에서 면접관이 성능과 기능의 트레이드오프를 다루는 방식을 읽습니다. 모델 통합 후 실제 지연을 측정한 데이터 기반 접근이 있을 때 실용적 엔지니어링을 평가합니다.