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SSG
January 8, 20251회
검색엔진에 의존하지 않는 Reranking API 개발하기
간단 소개
검색 엔진 의존성 없이 Learning to Rank를 고도화하여 CTR 상승을 이끌어낸 SSG의 Reranking API 개발 경험 공유.
AI Summary
- LTR 1.0의 문제점 및 개선 목표
- ES LTR 플러그인의 제한적인 ML 알고리즘 지원과 복잡한 feature 엔지니어링 과정이 문제점으로 지적됨
- ML 알고리즘 사용의 유연성 확보, 시스템 확장성, 직무별 업무 범위 집중을 목표로 개선
- LTR 2.0 구조 및 핵심 기술
- Rerank API와 Model API를 추가하여 ES에서 LTR 모델을 분리
- gRPC를 통한 Model API 호출로 네트워크 비용 효율화 및 응답 속도 개선
- Redis와 App Cache를 활용한 2단계 캐싱 전략으로 DB 부하 감소 및 응답 속도 향상
- 문제 해결 및 성과
- 응답 메세지 압축, gRPC 도입, 피쳐 캐싱 등의 최적화 적용
- A/B 테스트 결과, 1Page CTR이 2.44%p 상승하는 성과 달성
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