호텔 검색, 어떻게 달라졌을까요? 1편 - 문제와 해결
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호텔 검색, 어떻게 달라졌을까요? 1편 - 문제와 해결
두줄요약
LLM과 블로그 POI 데이터를 활용해 호텔 검색의 복잡 질의, 다국어, 콘텐츠 부족 문제를 개선했습니다. 검색 엔진 전환과 자동 품질평가로 커버리지와 성과도 함께 높였습니다.
문제 상황
- 기존 호텔 검색 엔진의 좁은 대응 범위로 복잡한 질의와 새로운 유형의 검색 의도 처리에 한계
- 다국어 호텔 명칭의 음차·번역 차이로 인한 검색 누락과 언어 장벽
- 콘텐츠와 시각적 정보 부족으로 검색 결과의 관련도와 직관성 저하
해결 방법
- LLM으로 호텔 검색 의도 질의를 선별하고 복잡한 질의를 정밀 분석
- 블로그 POI 정보를 추출해 네이버 POI 플랫폼과 매핑, 키워드·스니펫·이미지 검색 강화
- 다국어 음차 변환 및 번역 모델 도입으로 언어별 검색 범위 확대
성능/운영 포인트
- Elastic Search에서 Nexus로 전환해 질의 분석 정확도와 복잡 질의 대응력 개선
- XBU 전환, 증분 색인, CLOUS3.0 기반 자동화로 검색 인프라와 실시간 반영 체계 강화
- 자동 품질평가 도구로 벤치마크 비교와 데일리 모니터링 수행