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KoBERT: 한국어 BERT 모델 소개와 파인튜닝 예제
KoBERT는 한국어 위키 5백만 문장으로 사전학습된 BERT 모델이다. 한국어 텍스트 분류, 감성 분석 등에 파인튜닝하는 방법과 BERTDataset, BERTClassifier 구현 코드를 정리한다.
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OpenSearch 벡터 검색 성능 최적화 가이드
OpenSearch에서 벡터 검색 성능을 향상시키는 전략을 정리한다. 세그먼트 수 축소, 벡터 메모리 적재, 쿼리 결과 캐싱, source 필드 제외 등 쿼리 지연을 줄이기 위한 설정과 방법을 다룬다.
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OpenSearch UBI Schema — 사용자 행동 데이터 구조화와 검색 활용
OpenSearch의 UBI(Universal Business Insights) 스키마를 정리한다. 클릭, 뷰, 구매 등 사용자 행동 로그를 정형화하여 검색 품질 개선과 추천 시스템 구축에 활용하는 스키마 구조를 다룬다.
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“OpenSearch Learning to Rank(LTR) — 머신러닝 기반 검색 랭킹 핵심 개념”
“OpenSearch의 Learning to Rank(LTR) 기능의 핵심 개념을 정리한다. Feature Store, 판단 리스트(Judgment List), RankLib 모델 학습과 배포, 검색 결과 재랭킹까지의 전체 워크플로우를 다룬다.”