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[팀네이버 컨퍼런스 DAN25] Place AI Briefing: 검색부터 요약까지
DAN 2025 네이버 · YouTube
AI 핵심 요약
플레이스 AI 브리핑은 리뷰와 이미지를 장소 정보로 바꾸기 위해 Retrieval–Reranking–Summarization 파이프라인을 구축했다. 검색 단계에서는 숨은 의도를 반영한 라벨 데이터로 임베딩 리트리버와 유용성 중심 리랭커를 학습하고, 이미지 검색에는 도메인 지식 학습과 망각 방지 기법을 적용했다. 요약 단계에서는 탐색형·정답형·정보형별 평가 기준을 세운 뒤 ICL 기반 에이전트를 구성하고, 호출 비용을 낮추기 위해 선호도 데이터와 SimPO·ORPO를 활용한 경량 모델 증류를 진행했다. 발표에서 공유한 서비스 결과는 CTR 2.3배, 예약·주문 관련 지표 15% 증가였으며, 향후 롱테일 검색과 숙박 도메인 확장을 계획하고 있다.
- 검색 데이터셋은 쿼리의 표면적 단어뿐 아니라 숨은 의도와 문서의 정보 풍부함까지 반영해 라벨링한다.
- 리트리버는 다양한 후보를 넓게 찾고, 리랭커는 서비스에 실제로 쓸 만한 문서를 가려내도록 역할을 분리한다.
- 요약 품질 기준은 탐색형·정답형·정보형마다 다르게 정의하고, 문장 단위 평가로 항목 간 간섭을 줄인다.
- 긴 입력의 앞부분에 치우치거나 길이 제어에 실패하는 문제에는 반복적으로 핵심 정보를 보강하는 요약 방식을 적용할 수 있다.
- 모델 경량화는 품질만 비교하지 말고 추론 비용과 이미지 검색의 커버리지처럼 서비스에 필요한 지표도 함께 고려한다.
소개
[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 ...
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