집메이툰 검색 3.0, 대규모 모델을 활용해 지역 생활 검색 인프라를 재구축하다
대규모 언어 모델(LLM) 기술이 발전함에 따라, 검색 엔진은 전통적인 키워드 기반 텍스트 매칭에서 벗어나 복잡한 의도 이해와 인지적 의사결정에 중점을 둔 3.0 시대로 전환되며 세 번째 패러다임 전환을 겪고 있습니다. 최근 메이투안 기술팀은 심층 기술 분석 보고서를 발표하여, 서비스 소매 순위 결정 시나리오 내에서 메이투안 검색 3.0의 세 가지 발전 단계를 상세히 설명하고, 복잡한 지역 생활 맥락에서 LLM 의미 표현의 구현 경로와 핵심 가치를 제시했다.
I. 서비스 소매의 한계를 뛰어넘다: 전통적인 어휘 일치에서 LLM 의미 재구성으로
서비스 소매는 비즈니스 모델 측면에서 제품 소매와 근본적으로 다릅니다. 고도로 표준화된 제품 소매와 달리, 메이투안의 서비스 소매 및 지역 생활 시나리오는 다양한 카테고리, 다채로운 검색 수요(거래, 정보 탐색, 리드 생성), 그리고 매우 비표준화된 공급 구조를 특징으로 합니다.
일상적인 검색에서 기존 순위 결정 모델은 어휘 매칭에 크게 의존합니다. 그러나 방대한 롱테일 카테고리와 복잡한 사용자 의도를 마주할 때, 기존 특징 공학의 일반화 능력은 명백히 부족합니다. 예를 들어, 사용자가 “반려동물 스파 + 목욕”을 검색할 때, 이에 해당하는 가맹점이나 상품명은 “반려동물 세척 및 관리 패키지”일 수 있으며, “춘절 대청소”를 검색할 때는 “심층 청소 서비스 패키지”일 수 있습니다. 이러한 전형적인 사례에서, 겉으로 보기에 검색어와 공급 항목 간에는 거의 중복되는 부분이 없지만, 그 이면에 있는 의미론적 관련성은 매우 높습니다.
이러한 전통적인 의미론적 격차를 해소하기 위해, Meituan의 서비스 소매 검색 순위 팀은 지난 1년 동안 순위 모델에 LLM을 적용하는 방안을 체계적으로 모색해 왔습니다. 검색 쿼리(Query), 가맹점(POI), 할인 상품(Deal)에 대한 고품질 의미 벡터 표현을 생성함으로써, 코사인 유사도를 사용하여 순위 결정 모델에 의미적 매칭 신호를 도입했으며, 이를 통해 단일 지점 특징 검증에서 체계적인 재구성을 거쳐, 최종적으로 시나리오 간 이전 및 재사용으로의 도약을 이루어 냈습니다.
II. 기술 발전의 세 단계: 타당성 검증에서 본격적인 시스템 구축까지
1. 1단계: LLM 의미적 표현을 순위 결정 모델에 도입 (타당성 검증)
첫 번째 단계에서 팀의 핵심 목표는 간단했다. 바로 LLM 표현이 순위 결정 모델에 실질적인 도움을 줄 수 있는지 검증하는 것이었다.
기술 설계: 전체 매개변수 파인 튜닝을 위해 매개변수가 적은 오픈소스 기본 모델을 선정하고, 집합 앵커 역할을 하는 특수 토큰을 어휘에 도입했습니다. 쿼리와 판매자 정보를 분리하기 위해 어텐션 마스크를 신중하게 설계했습니다. 특징 주입: 모델이 임베딩을 생성한 후, 코사인 유사도를 계산하여 이산적으로 빈을 나눈 뒤, 학습 가능한 임베딩으로 연결하여 순위 모델의 특징에 통합했습니다. 온라인 결과: 오프라인 검증 결과, 클릭 NDCG에서 상당한 개선이 나타났습니다. 배포 후, 전체 검색 결제 주문 및 서비스 소매 주문이 크게 증가했으며, 특히 기존 어휘 매칭이 가장 취약했던 롱테일 시나리오에서 두드러진 증가세를 보였고, 오류 사례도 현저히 감소했습니다. 이는 순위 결정 시나리오에서 LLM의 의미적 표현이 지닌 큰 잠재력을 직접 입증한 것입니다.2. 2단계: 판매자 순위 표현의 체계적인 업그레이드
제품 측의 의미적 표현 부족, 전체 매개변수 미세 조정 비용의 고가, 불완전한 최적화 목표 등 1단계에서 드러난 문제점을 해결하기 위해, 2단계에서는 전체 표현 생성 프로세스를 체계적으로 재구축했습니다.
펜타플 및 대조 학습: 쿼리, 상품의 양성 샘플, 판매자의 양성 샘플, 그리고 하드 네거티브 샘플을 포함하는 펜타플 훈련 데이터셋을 구축했습니다. 기존의 이진 분류 목표는 완전히 버리고, InfoNCE 손실과 트리플릿 손실을 전면적으로 도입함으로써 순위 모델이 진정으로 중요하게 여기는 “여러 후보 간의 상대적 순서” 문제를 완벽하게 해결했습니다.경량화 및 효율적인 추출: 전체 매개변수 미세 조정에서 LoRA 기법으로 전환함에 따라, 독립적인 시퀀스와 학습 가능한 벡터가 기존 접근 방식을 대체했으며, 차원 축소 기술은 MRL-E(Matryoshka Representation Learning)로 업그레이드되어 훈련 및 추론 효율성을 향상시키는 동시에 유연한 다중 스케일 적용을 지원했습니다. 온라인 결과: 상인 순위의 클릭 GAUC 및 전환 효율성이 크게 향상되었습니다. 온라인 데이터에 따르면 유효 클릭 수와 결과 페이지 전환율(QV_CTR)이 현저히 상승했으며, 이는 LLM의 의미적 표현이 더 많은 노출 기회를 제공할 뿐만 아니라 정확한 추천을 통해 전반적인 전환 품질을 최적화한다는 점을 충분히 입증했습니다.3. 3단계: 다운스트림 순위에 표현 및 교차 특징 도입
상인 순위에 대한 체계적인 재구성을 완료한 후, 팀은 이 성숙한 솔루션을 하류 순위(즉, 상인 하위의 특정 상품 순위)에 추가로 적용하는 동시에, 전반적으로 교차 통계적 특징의 관리 및 보완을 추진했습니다.
커버리지 문제 해결: 판매자 순위와 하류 순위 간의 쿼리 분포에 근본적인 차이가 있어, 초기 이전 단계에서는 쿼리 커버리지 부족이라는 문제에 직면했습니다. 양쪽 끝단에서 세밀한 정렬과 데이터 거버넌스를 통해 팀은 LLM의 의미적 표현 능력을 상품 수준으로 원활하게 확장하는 데 성공했습니다. 병행적 진전: “LLM 표현 전이”를 “개인화 × 상품” 및 “검색 의도 × 상품”과 같은 교차 차원의 모델링과 결합함으로써, 검색 결과의 정확도가 또 한 번 도약했습니다.III. 요약 및 전망
메이투안 검색 3.0의 진화 과정은 지역 라이프스타일 분야에서 LLM의 적용이 하룻밤 사이에 이루어지는 성공이 아니라, 단일 지점 특징 검증, 체계적인 표현 재구축, 시나리오 간 일반화 및 재사용에 이르는 탄탄한 과정을 필요로 함을 보여줍니다. 메이투안은 LLM의 강력한 의미 이해 능력을 고밀도 연속 표현과 이산 비닝 특징으로 변환함으로써, 서비스 소매 시나리오에서 복잡한 의도와 비표준화된 공급 간의 장벽을 성공적으로 허물고, 사용자에게 더욱 정확하고 지능적인 지역 라이프스타일 검색 경험을 제공하고 있습니다.
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일상적인 검색에서 기존 순위 결정 모델은 어휘 매칭에 크게 의존합니다. 그러나 방대한 롱테일 카테고리와 복잡한 사용자 의도를 마주할 때, 기존 특징 공학의 일반화 능력은 명백히 부족합니다. 예를 들어, 사용자가 “반려동물 스파 + 목욕”을 검색할 때, 이에 해당하는 가맹점이나 상품명은 “반려동물 세척 및 관리 패키지”일 수 있으며, “춘절 대청소”를 검색할 때는 “심층 청소 서비스 패키지”일 수 있습니다. 이러한 전형적인 사례에서, 겉으로 보기에 검색어와 공급 항목 간에는 거의 중복되는 부분이 없지만, 그 이면에 있는 의미론적 관련성은 매우 높습니다.
이러한 전통적인 의미론적 격차를 해소하기 위해, Meituan의 서비스 소매 검색 순위 팀은 지난 1년 동안 순위 모델에 LLM을 적용하는 방안을 체계적으로 모색해 왔습니다. 검색 쿼리(Query), 가맹점(POI), 할인 상품(Deal)에 대한 고품질 의미 벡터 표현을 생성함으로써, 코사인 유사도를 사용하여 순위 결정 모델에 의미적 매칭 신호를 도입했으며, 이를 통해 단일 지점 특징 검증에서 체계적인 재구성을 거쳐, 최종적으로 시나리오 간 이전 및 재사용으로의 도약을 이루어 냈습니다.
II. 기술 발전의 세 단계: 타당성 검증에서 본격적인 시스템 구축까지
1. 1단계: LLM 의미적 표현을 순위 결정 모델에 도입 (타당성 검증)
첫 번째 단계에서 팀의 핵심 목표는 간단했다. 바로 LLM 표현이 순위 결정 모델에 실질적인 도움을 줄 수 있는지 검증하는 것이었다.
기술 설계: 전체 매개변수 파인 튜닝을 위해 매개변수가 적은 오픈소스 기본 모델을 선정하고, 집합 앵커 역할을 하는 특수 토큰을 어휘에 도입했습니다. 쿼리와 판매자 정보를 분리하기 위해 어텐션 마스크를 신중하게 설계했습니다. 특징 주입: 모델이 임베딩을 생성한 후, 코사인 유사도를 계산하여 이산적으로 빈을 나눈 뒤, 학습 가능한 임베딩으로 연결하여 순위 모델의 특징에 통합했습니다. 온라인 결과: 오프라인 검증 결과, 클릭 NDCG에서 상당한 개선이 나타났습니다. 배포 후, 전체 검색 결제 주문 및 서비스 소매 주문이 크게 증가했으며, 특히 기존 어휘 매칭이 가장 취약했던 롱테일 시나리오에서 두드러진 증가세를 보였고, 오류 사례도 현저히 감소했습니다. 이는 순위 결정 시나리오에서 LLM의 의미적 표현이 지닌 큰 잠재력을 직접 입증한 것입니다.2. 2단계: 판매자 순위 표현의 체계적인 업그레이드
제품 측의 의미적 표현 부족, 전체 매개변수 미세 조정 비용의 고가, 불완전한 최적화 목표 등 1단계에서 드러난 문제점을 해결하기 위해, 2단계에서는 전체 표현 생성 프로세스를 체계적으로 재구축했습니다.
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