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In-house 데이터를 활용한 AI 검색 품질 향상 전략
두줄요약
In-house 데이터를 활용해 웹 검색의 한계를 보완하고, RAG 기반으로 검색 정확도와 응답 품질을 높이는 전략을 소개했습니다. 도메인별 검색 인프라와 질의 분석, 랭킹 최적화로 후속 액션까지 연결하는 구조를 설명했습니다.
핵심 내용
- 웹 검색만으로는 부족한 도메인 특화 지식, 실시간 정보, 플랫폼 전용 콘텐츠 보완을 위해 In-house 데이터를 직접 색인하고 활용하는 AI 검색 전략
- RAG 기반으로 하이브리드 검색, 쿼리 분석, 랭킹 모델을 결합해 검색 정확도와 생성 품질을 함께 개선하는 구조
- 뉴스, 뮤직, 미디어, 자사서비스, POI 등 도메인별로 별도 검색 인프라와 랭킹 기준을 두어 맞춤형 결과를 제공하는 방식
- 검색 결과를 답변에 그치지 않고 재생, 예약, 신청 화면 연결 같은 후속 액션으로 이어지게 하는 통합 검색 방향
적용해볼 점
- 도메인별 내부 데이터를 정리해 검색 품질의 기준 데이터로 활용하는 접근
- 질의 의도 분석과 도메인 분기를 결합해 검색 API를 선택하는 구조
- 최신성, 인기도, 위치 정보 등 도메인 특성에 맞춘 랭킹 요소 설계
