Elasticsearch 거리 기반 가중치로 검색 랭킹 최적화하기
Elasticsearch 거리 기반 가중치로 검색 랭킹 최적화하기
Elasticsearch 좌표 검색에 거리 기반 가중치를 더해 랭킹을 최적화하는 방법을 소개했습니다. 구간별 weight와 decay 함수를 비교하며 자연스러운 노출을 위한 주의점을 설명했습니다.
#Elasticsearch#검색
49005분
필터 1
왜 막상 배포하면 효과가 없지? 타겟 지표에 맞는 ML모델 train/eval 설계하기
실제 서비스에 맞는 ML 타겟 메트릭과 학습·평가 설계를 소개했습니다. 랜덤 수집 데이터와 relative mean CR lift로 배포 효과를 오프라인에서 가늠했습니다.
#ML#A/B 테스트
41005분
[DAN 24] LLM의 Re-Ranking Ability 검색에 이식하기 2편 - LLM을 활용한 최신성 반영
[DAN 24] LLM의 Re-Ranking Ability 검색에 이식하기 2편 - LLM을 활용한 최신성 반영
LLM으로 연관성 점수와 랭킹 레이블을 생성해 검색 결과에 최신성을 반영한 RRA-T 개선 사례를 다뤘습니다. 사용자 클릭 로그와 하이퍼파라미터 튜닝을 통해 최신 문서 노출과 검색 품질의 균형을 맞췄습니다.
#LLM#검색
30005분
[DAN 24] LLM의 Re-Ranking Ability 검색에 이식하기 1편 - LLM 이식 방법
[DAN 24] LLM의 Re-Ranking Ability 검색에 이식하기 1편 - LLM 이식 방법
롱테일 질의의 검색 랭킹을 개선하기 위해 LLM의 재순위화 능력을 경량 랭커로 이식한 방법을 다루었습니다. 정답 데이터셋 구축과 지식 증류로 성능과 추론 효율을 함께 확보했습니다.
#LLM#검색
44005분
여행 검색의 편리함을 더하다 : 해외 자동완성 개선
해외 여행 검색 자동완성을 개선한 사례를 다뤘습니다. 한글 음차 차이 대응, 국가/주/도시 교차검색, 랭킹 개선으로 검색 정확도를 높였습니다.
#검색#자동완성
24005분