이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
자연어 처리 기술을 활용한 검색 품질 향상 경험은 졸업 프로젝트에서 키워드 검색 한계를 개선하는 시도에서 나왔습니다. 기존 시스템이 정확한 단어가 포함된 문서만 반환하는 방식이어서, 비슷한 의미의 다른 표현으로 검색하면 결과가 없었습니다. TF-IDF와 문장 임베딩을 결합하는 방법으로 의미 기반 검색을 추가했는데, 처음엔 임베딩 모델 선택에 따라 결과가 크게 달라지는 문제가 있었습니다. 한국어 특화 모델을 사용하니 정확도가 눈에 띄게 올랐습니다. 기술을 쓰는 것보다 어떤 모델이 어떤 데이터에 맞는지를 파악하는 것이 더 중요하다는 걸 느꼈습니다.
어떤 모델이 이 데이터에 맞는지를 파악하는 것이 기법 선택보다 먼저입니다.
검색 품질 개선 과제에서 어려웠던 건 품질을 어떻게 측정하느냐였습니다. 검색 결과가 좋아졌는지를 주관적으로 평가하면 방향이 흔들리는 문제가 생겼습니다. 팀 프로젝트에서 실제 사용자 쿼리와 기대 결과를 쌍으로 만드는 평가셋을 구축하고, NDCG 지표를 기준으로 개선 여부를 측정했습니다. 처음엔 지표가 올라도 실제 사용자가 체감하는 품질과 차이가 있었습니다. 자동 지표와 사용자 피드백을 함께 보는 것이 더 신뢰할 수 있는 평가 방법이라는 걸 배웠습니다. 지표와 경험을 같이 보는 것이 더 신뢰할 수 있는 평가 방법이었습니다. 지표와 사용자 경험을 함께 보는 것이 검색 품질 평가의 가장 현실적인 방법이었습니다.
자연어 처리로 검색을 개선할 때 실제로 효과가 있었던 건 쿼리 확장이었습니다. 사용자가 입력한 단어에 동의어나 연관 단어를 추가해서 검색 범위를 넓히는 방식인데, 처음엔 너무 많이 추가하다 보니 관련 없는 결과가 섞이는 문제가 생겼습니다. 확장 단어 수를 줄이고 의미적 거리가 가까운 단어만 추가하는 기준을 정하니 정밀도가 올랐습니다. 쿼리 확장은 재현율을 높이는 방법이지만, 과하면 정밀도를 해친다는 트레이드오프를 직접 경험했습니다. 검색 품질은 단일 기법보다 여러 요소를 균형 있게 조합하는 것이 중요하다는 걸 느꼈습니다.
재현율과 정밀도 사이의 균형을 찾는 것이 검색 품질 개선의 핵심이었습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 카카오 ML 엔지니어 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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