Amazon OpenSearch Service 의 LTR 플러그인을 활용한 검색 품질 개선 - 데브캐치 - 데브캐치
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Amazon OpenSearch Service 의 LTR 플러그인을 활용한 검색 품질 개선

AWS코리아

AI 요약

GPT로 자동 생성된 요약입니다

이 글은 Amazon OpenSearch에서 BM25 기반 검색을 개선하기 위해 Learning to Rank (LTR) 기술을 도입하는 방법을 설명합니다. LTR은 사용자 행동 데이터를 활용해 검색 결과의 순위를 재조정하며, XGBoost와 RankLib 등 오픈소스 도구를 사용합니다. 구현 과정에서는 인공지능 모델로 가상 데이터 생성, 쿼리 생성을 거쳐 랭킹 모델을 학습하고 배포하는 전체 흐름을 상세히 소개합니다. 평가 결과 NDCG 지표가 향상되어 검색 품질이 크게 개선됨을 보여줍니다. 이를 통해 맞춤형 검색 품질 향상과 확장성이 강조되며, 다양한 도메인에 적용 가능한 전략임을 제시합니다.

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