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Naver d2
March 10, 20251회
호텔 검색, 어떻게 달라졌을까요? 1편 - 문제와 해결
간단 소개
네이버 호텔 검색이 LLM 도입 및 시스템 개선을 통해 검색 품질과 사용자 경험을 향상시킨 과정과 결과를 요약합니다.
AI Summary
- 호텔 검색 엔진 개선 배경 및 목표
- 기존 검색 엔진의 한계: 짧은 질의에 강하나 복잡한 검색 의도 처리 및 좁은 커버리지
- 목표: 검색 품질 및 사용자 경험 향상, 다양한 유형의 질의에 대한 대응력 강화
- 주요 해결 방안
- LLM 활용: 복잡한 질의 분석, 키워드 추출, 오타 교정, 다국어 처리
- 데이터 확장: 블로그 POI 정보 매핑, 다국어 음차 변환 및 번역 모델 도입
- 시스템 개선: POI 데이터 관리 XBU 전환, 증분 색인 시스템 구축, 검색 엔진 Nexus 전환, 자동 품질평가 도구 구축
- 개선 결과 및 향후 계획
- 클릭 수 70% 상승, 호텔 예약 건수 19% 증가, 사용자 수 16% 증가, 검색 커버리지 확대
- 향후 계획: 반응형 이미지/리뷰 스니펫 서비스 오픈, 검색 컨텐츠 커버리지 확대, 여행 검색 결과 개선
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