네이버 크림 추천 시스템의 통합 임베딩(Universal Embedding)과 범용 리트리벌 적용 방식 공개

크림에서 통합 임베딩(Universal Embedding)은 어떻게 쓰일까?

네이버 크림이 여러 엔티티를 하나의 공간에 담는 통합 임베딩(Universal Embedding)과 범용 리트리벌을 추천 곳곳에 적용한 방식을 NAVER Engineering Day 10th 발표 세션으로 공개했다. 추천 시스템의 후보 생성(Retrieval) 단계에 관심 있는 개발자를 주요 대상으로 한다. 발표는 여러 엔티티를 한 공간에 담은 통합 임베딩과 범용 리트리벌이 크림 추천 전반에 쓰이는 방식을 다룬다. 또한 운영 과정에서 드러난 한계를 v2에서 해결한 과정과 향후 확장 방향도 함께 공유한다. 기사 본문에서 제시된 발표 대상은 추천 시스템의 후보 생성(Retrieval) 단계에 관심 있는 참석자들이다. 기사 발췌에는 v2에서 구체적으로 어떤 한계를 어떻게 해결했는지에 대한 수치나 세부 기법은 포함되어 있지 않다.