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
54005분
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
42005분
[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
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
25005분
포스타입이 랭킹이 아닌 추천을 선택한 이유
포스타입은 더 많은 크리에이터가 발견되고 수익을 낼 수 있도록 랭킹 대신 추천 피드로 전환했습니다. 도입 후 수익 크리에이터와 구독·좋아요 지표가 함께 늘었고, 지금도 추천 품질을 계속 개선하고 있습니다.
#추천#개인화 추천
204005분