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InfoQAI/ML
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LLM 기반 Semantic Matching 도입으로 캠페인 매칭 커버리지 100% 달성
Inside Target’s LLM-Based System for Semantic Matching in Marketing Forecast Pipelines
AI 요약
Context
기존 Rule-driven 로직 기반의 유사 캠페인 식별 시스템에서 발생하는 과도한 수동 규칙 유지보수 비용 발생. 캠페인 포맷의 다양성과 채널 복잡도 증가로 인한 일반화 성능 저하 및 운영 오버헤드 누적으로 인한 교체 필요성 대두.
Technical Solution
- 정형 속성 데이터를 Embedding으로 변환하여 캠페인 의도와 문맥을 포착하는 Semantic Search 구조 설계
- Embedding 생성, Retrieval, LLM Ranking을 분리한 Multi-stage Pipeline 구성을 통한 단계별 튜닝 및 관측 가능성 확보
- Retrieval 단계에서 후보군을 추출하고 LLM이 구조적 제약 조건과 컨텍스트 신호를 기반으로 최종 순위를 결정하는 정교화 프로세스 적용
- LLM이 매칭 근거를 함께 제공하는 구조를 통해 예측 결과에 대한 해석 가능성(Interpretability) 부여
- 완료된 캠페인의 성과 데이터를 다시 Embedding에 반영하는 Feedback Loop 설계를 통해 검색 품질의 지속적 개선 도모
Impact
- Top-1 추천 시 75%의 커버리지 확보 및 Top-3 확장 시 100%의 매칭 커버리지 달성
- 수동 규칙 업데이트 의존도 제거를 통한 운영 비용 절감 및 Long-tail 캠페인 타입에 대한 대응력 강화
실천 포인트
1. Rule-based 시스템의 한계 도달 시 Embedding 기반의 Retrieval-Ranking 분리 구조 검토
2. LLM 도입 시 직접적인 결과 예측보다 기존 데이터 기반의 Reasoning 과정에 활용하여 신뢰성 확보
3. 검색 결과의 신뢰도 제고를 위해 정량적 매칭 외에 LLM 기반의 정성적 설명(Explanation) 생성 단계 추가
4. 실무 적용 데이터의 변화에 대응하기 위해 성과 데이터를 환류하는 Feedback Mechanism 설계