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Amazon OpenSearch Service 의 LTR 플러그인을 활용한 검색 품질 개선
두줄요약
Amazon OpenSearch Service의 LTR 플러그인으로 BM25 결과를 재정렬해 검색 품질을 높이는 과정을 소개했습니다. Bedrock, RankLib, NDCG 평가를 통해 학습·배포·비교 흐름을 실습 형태로 설명했습니다.
핵심 내용
- Amazon OpenSearch Service의 BM25 기반 검색 결과를 LTR 플러그인으로 재정렬해 검색 품질을 개선하는 방법 소개
- Amazon Bedrock의 Claude로 문서·쿼리·판단 리스트를 생성하고, Feature Logging과 RankLib LambdaMART로 학습 후 OpenSearch에 배포하는 흐름 정리
- NDCG@5, NDCG@10 기준으로 BM25와 LTR을 비교해 LTR 적용 시 순위 품질 향상 확인
- 도메인 특화 Feature Set, 정기 재학습, 사용자 피드백 반영을 통한 검색 고도화 가능성 제시