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GloZ의 Amazon OpenSearch Service를 기반으로 한 자연어 이력서 검색 시스템 구축 사례 — Part 2: 하이브리드 검색과 자연어 쿼리 변환 섬네일

GloZ의 Amazon OpenSearch Service를 기반으로 한 자연어 이력서 검색 시스템 구축 사례 — Part 2: 하이브리드 검색과 자연어 쿼리 변환

AWS faviconAWS·AI/ML·
OpenSearchRAGBedrockVector SearchBM25
2026년 06월 08일0

AI 요약

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핵심 요약

AWS의 블로그 사례에서 GloZ의 OpenSearch 기반 자연어 이력서 검색 시스템이 하이브리드 검색 가중치 최적화와 NL→DSL 변환 도입으로 정확도와 응답 속도를 개선했습니다.

구현 방법

  • BM25+k-NN 하이브리드 검색: 66개 구성의 Grid Search, 최적은 min_max 정규화 + harmonic_mean 결합, Vector 0.9/BM25 0.1
  • NL→DSL: Bedrock Claude Haiku 4.5 Function Calling, parse_search_query 도구, RAG 패턴 도입
  • 한국어 처리: Nori 기반 토큰화 및 색인화
  • 운영: CloudFront/API Gateway/Lambda + Cohere 임베딩

주요 결과

  • nDCG@10 0.901, NL→DSL 91.7%
  • 응답 2–3초, 평가 쿼리 약 150건
  • Filter Accuracy 94%, MRR 0.944, Precision@5 0.912

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