네이버가 사내 기술 행사 '네이버 엔지니어링 데이 10th'에서 발표한 세션을 4일 외부에 공개했다. 주제는 중고 거래 플랫폼 크림의 추천 시스템에 적용된 통합 임베딩이다.
발표는 여러 종류의 대상을 하나의 벡터 공간에 담은 통합 임베딩과 범용 검색 구조가 크림의 여러 추천 지면에서 어떻게 쓰이는지 다룬다. 2025년 무렵에는 추천 지면마다 별도 모델이 있었고, 이를 여러 목적에 쓸 수 있는 임베딩 하나로 합치는 것이 목표였다고 소개한다.
세부 내용에는 하나의 인코더로 검색어와 상품을 함께 처리하는 1세대 모델, 운영 중 드러난 한계를 개선한 2세대 모델, 조건 필터가 붙는 벡터 검색의 지연과 메모리를 줄이는 방법, 앞으로의 확장 방향이 포함된다.
네이버는 추천 서비스에서 후보를 뽑는 단계를 고민하는 개발자와, 여러 서비스가 함께 쓰는 공용 임베딩을 설계하려는 머신러닝 엔지니어를 주요 대상으로 꼽았다. 전체 내용은 네이버 D2 블로그에서 볼 수 있다.
원문: 네이버 D2
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