![[팀네이버 컨퍼런스 DAN25] 발췌에서 생성으로: 네이버 검색의 진화](https://i.ytimg.com/vi/fE3RlcXpPnk/maxresdefault.jpg)
[팀네이버 컨퍼런스 DAN25] 발췌에서 생성으로: 네이버 검색의 진화
DAN 2025 네이버 · YouTube
AI 핵심 요약
기존 검색은 표현이 다양한 롱테일 질의나 여러 문서에 흩어진 정보를 한 번에 답하기 어려웠고, LLM만으로 생성하면 최신성·환각·속도 문제가 생겼다. 네이버는 검색 결과를 바탕으로 요약과 후속 질문을 제공하는 AI 브리핑을 만들고, 검색 문서 확장과 리랭킹, 경량 모델 튜닝, 스트리밍 생성을 결합했다. GPU 부담을 줄이기 위해 질의별 갱신 주기의 사전 생성과 임베딩 기반 의미 검색을 실시간 생성과 함께 운영하고, 사용자 피드백으로 모델과 결과를 개선했다. 건강·공공 등 주제별로 출처와 요약 구성을 특화했으며, 발표에서는 검색 만족도와 체류 시간 등 여러 지표의 개선을 확인했다고 설명했다.
- 검색 결과를 요약할 때는 최신 문서와 출처를 함께 제공해 LLM의 지식 한계와 환각 위험을 줄인다.
- 실시간 생성만 고집하지 말고 질의별 갱신 주기를 둔 사전 생성과 의미 기반 캐시를 조합하면 GPU 자원을 효율적으로 쓸 수 있다.
- 사용자 피드백은 선호 데이터와 레이블 데이터로 나눠 활용하고, 데이터 특성에 맞춰 DPO와 KTO를 적용할 수 있다.
- 팩트형 질의에는 정답 블록 탐지를, 포괄적인 질의에는 핵심 정보를 담은 블록 탐지를 적용하는 등 질의 유형에 맞춰 문서 처리 방식을 달리한다.
- 서비스별 요구가 구체적이면 검색 문서의 신뢰도·최신성을 반영하고, 요약 계획을 먼저 세우는 방식으로 답변 구성을 제어한다.
소개
[팀네이버 컨퍼런스 DAN25] 발췌에서 생성으로: 네이버 검색의 진화 본 세션에서는 생성형 AI를 활용하여 네이버 검색 결과를 요약 제공하는 AI브리핑 서비스를 소개하고, 서비스 출시 과정의 기술과 노하우를 공유합니다. 서비스를 구성하는 컴포넌트별로 필요한 LLM 모델을 튜닝하고, 파이프라인을 구축하여 서빙하는 과정, 그리고 서비스별 니즈를 만족시키기 위해 특화된 LLM모델링 및 프롬프트 엔지니어링을 수행하는 과정들에 대해 공유합니다. 목차 1. AI브리핑 소개 - 검색과 AI의 만남 - AI브리핑 시스템 overview - AI브리핑의 다양한 라인업 및 성과 2. AI브리핑 시스템 들여다보기 - AI브리핑을 위한 검색 시스템 소개 - 지속가능한 모델 개선 파이프라인 - AI브리핑 등장 후 네이버 검색 품질의 변화 3. 서비스 특화된 AI브리핑 - 다양한 사용자의 요구를 만족하기 위한 차별화된 시도 - Docume...
비슷한 학습 자료
컨퍼런스 DAN 2024
Discussing the evolution of search experiences at the intersection of technology and design, and explore how AI will reshape search interfaces and their future. To view English subtitles, please select English in the subtitle settings. Learn more about DAN 24: https://dan.naver.com
인공지능 기타 UI/UX
컨퍼런스 DAN 2024
DAN 24 KEYNOTE 01 On-Service AI: 검색에서 발견까지, 사용자 경험 진화와 창작 생태계 강화 Part 1: 네이버 서비스를 이용하는 동안 자연스럽게 도움을 주는 AI를 통해 검색에서 발견까지, 경험이 확장되고 진화하여 콘텐츠 소비 경험이 사용자 중심으로 더 편리하게 변화되는 과정을 소개합니다. Part 2: 좋은 콘텐츠만 있다면 누구나 성공할 수 있도록 네이버의 창작 플랫폼은 한번 더 진화합니다. 창작의 다양한 방식을 제안하고, 네이버 서비스와 연결되는 라이프스타일 콘텐츠로 새로운 창작 생태계를 만들어가는 여정을 소개합니다. DAN 24 자세히 알아보기: https://dan.naver.com
인공지능 기타
컨퍼런스 DAN 2025
[팀네이버 컨퍼런스 DAN25] Keynote 01: 검색을 넘어 실행까지: 사용자 경험의 진화
컨퍼런스 DAN 2025
[팀네이버 컨퍼런스 DAN25] Keynote 01: 검색을 넘어 실행까지: 사용자 경험의 진화 [TEAM NAVER Conference DAN25] Keynote 01: From Search to Seamless Action: Evolving User Experience 검색에서 발견과 탐색으로의 확장 여정과, AI 시대를 맞아 에이전트로 진화하는 네이버의 변화 방향을 소개합니다. Introducing the journey of expanding from 'search' to 'discovery and exploration', and NAVER's transformative direction as it evolves into an Agent in the AI era. #DAN #DAN25 #TEAMNAVERCONFERENCE
AI에이전트 개발
컨퍼런스 DAN 2025
[팀네이버 컨퍼런스 DAN25] NextN Search: 끊임없이 진화하는 네이버 검색
컨퍼런스 DAN 2025
[팀네이버 컨퍼런스 DAN25] NextN Search: 끊임없이 진화하는 네이버 검색 네이버 검색은 언제나 한 방향을 향해 진화해 왔습니다. 사용자가 원하는 정보를 더 정확하게 찾아주고, 양질의 네이버 콘텐츠를 더 효과적으로 보여주는 것, 그것이 변화의 본질입니다. NextN Search는 이러한 목적 아래, 검색 시스템 전반에 걸친 전방위 개편을 시도했습니다. 비효율적인 블록 영역을 최적화하고, 블록 중심의 결과를 개별 콘텐츠 피드 단위로 재구성함으로써 랭킹의 정교함과 해상력을 높였으며, 맞춤형 콘텐츠 추천을 통해 사용자가 체감할 수 있는 개인화 경험을 제공합니다. 본 세션에서는 NextN Search에 적용된 핵심 기술의 개발 과정과 실서비스 적용 경험을 공유합니다. 또한 LLM·VLM을 다양한 검색·추천 태스크에 활용한 실전 노하우를 통해, 최신 AI 모델이 실제 서비스에서 어떤 가치를 만들어내는지 구체적으로 살펴봅니다. 아래는 세션의 주요 목차입니다. NextN Sea...
딥러닝 · 머신러닝 자연어 처리
컨퍼런스 DAN 2025
[팀네이버 컨퍼런스 DAN25] Place AI Briefing: 검색부터 요약까지
컨퍼런스 DAN 2025
[팀네이버 컨퍼런스 DAN25] Place AI Briefing: 검색부터 요약까지 이번 세션은 네이버 플레이스 AI Briefing 생성의 기술적 파이프라인을 다룹니다. Retrieval - Reranking - Summarization 구조를 중심으로 탐색형·정답형·정보형 태스크 차이를 설명하고, 텍스트와 이미지 정보를 요약하는 방법을 소개합니다. 구체적으로 Text Encoder·Reranker·Multi-modal Encoder의 데이터셋 구축, 모델 선택과 학습 방법론, 도메인 특화 모델 평가 사례, 그리고 ICL·Distillation 기반 요약 기법을 공유합니다. 마지막으로 서비스 적용 경험을 토대로 효율 최적화, 대형·경량 모델 조합 등 실무 전략을 제시합니다. 이 과정을 통해 얻은 통찰이 더 나은 서비스 설계와 발전 방향을 모색하는 데 기여하길 바랍니다. 목차 1. Overview - Place AI Briefing - 서비스 설명과 사례 ...
컴퓨터 비전 자연어 처리