RAG를 활용한 검색 서비스 만들기

안녕하세요! 당근 검색품질팀 ML 엔지니어 해리예요. 👋

이 글에서는 RAG를 활용한 검색 서비스인 “동네생활 기반 동네업체 추천” 기능 구현에 사용된 기술에 대해 이야기해보려고 해요.

혹시 활동하고 있는 커뮤니티가 있으신가요? 커뮤니티는 고향을 떠나 먼 곳으로 대학을 진학한 제게 절대 없어서는 안 될 정보의 창구였어요. 대학 새내기 시절을 돌아보면, 낯선 학교 근처의 맛집이나 듣기 좋은 꿀강의들을 찾기 위해 교내 커뮤니티 게시판을 열심히 뒤지던 기억이 새록새록 떠올라요. 대학원 진학을 준비할 때는 대학원생 커뮤니티에서 각 랩실의 정보를 얻기도 했죠.

이처럼 커뮤니티는 우리 생활과 밀접한, 신뢰도 높은 정보들로 가득해요. 하지만 이런 정보들이 여러 게시글에 흩어져 있다 보니, 사용자는 정보를 모으기 위해 다양한 키워드로 검색하고 많은 게시글을 일일이 확인해야 하는 불편함이 있어요.

이러한 정보 검색의 불편함은 당근의 동네 커뮤니티인 동네생활에서도 마찬가지였어요. 동네생활에는 “과잉 진료 없는 치과”, “탈색 잘하는 미용실”, “마카롱이 맛있는 카페” 등 동네 이웃들만이 알 수 있는 신뢰도 높은 업체 정보들이 가득하죠. 하지만 이런 정보들이 여러 게시글과 댓글에 흩어져 있어서, 사용자는 1) 적절한 검색어를 입력하고, 2) 게시글과 댓글 내용을 모두 확인하고, 3) 얻은 정보를 취합하는 과정을 거쳐야 해요.

이 글에서는 이런 불편을 해결하고자 RAG를 활용해 “동네생활 기반 업체 추천” 서비스를 만들었던 과정을 자세히 소개해보고자 해요.

RAG를 활용해 "동네생활 기반 업체 추천" 기능을 구현한 과정이 궁금하다면
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