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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.
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.
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.
“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.”