10년의 Multimodal Fusion 데이터 기반 통합 검색 아키텍처 구축

Context

단순한 모달리티별 개별 처리 방식으로는 복합적인 사용자 의도 파악에 한계 존재. 텍스트, 이미지, 오디오 등 서로 다른 데이터 스트림을 통합하여 시맨틱 수준에서 이해하는 고도화된 Search Engine 구조 필요.

Technical Solution

• Cross-modal Embedding 기술 적용을 통한 이기종 데이터 간 Feature Space 정렬 및 통합
• NLP, CV, ASR 모듈 간 시너지 피드백 루프를 설계하여 사용자 상호작용 데이터 기반의 상호 학습 구조 구현
• 대규모 Multimodal Dataset 처리를 위한 전용 Data Pipeline 구축 및 Inference 효율화를 위한 커스텀 모델 아키텍처 설계
• 텍스트 쿼리와 이미지 분석, 리뷰 텍스트를 결합하여 복합 조건(예: 반려동물 동반 가능 야외 좌석)을 필터링하는 통합 추론 로직 적용
• 서비스 생태계 내 실사용자 인터랙션 데이터를 활용한 Cross-modal Representation의 지속적 정교화