"네이버, 포털 통합검색에 생성형 AI 검색 '큐:' 적용"

 

개요

 

 

 

 

 네이버는 지난 9월 시범 출시한 검색 특화 생성형 인공지능(AI) 서비스 '큐:'(CUE:)를 포털 통합 검색에 적용했다고 1일 밝혔다.

 

큐:의 서비스 페이지에 별도로 접속하지 않고 네이버 포털 검색 창에서도 큐:의 기능을 이용할 수 있도록 편의성이 강화된 것이다.

 

큐:는 네이버가 지난 9월부터 시범 운영 중인 생성형 AI 검색 서비스다.

 

구체적인 의도를 가진 대화형 질의에 지식베이스 등을 통해 구축한 정보로 최신 답변을 제공하고, 쇼핑과 예약 등 네이버의 다양한 서비스 연계한 것이 특징이다.

 

가령 '크리스마스에 예약할 수 있고 주차되는 성수동 맛집을 찾아줘'라는 질의에 기존 검색에서는 각각의 정보를 하나씩 확인해야 했다면, 큐:가 통합된 네이버 검색에서는 사용자가 원하는 조건에 부합하는 장소를 네이버 정보와 예약 시스템을 연동해 검색 결과 상단에서 한 번에 볼 수 있다.

 

별도의 추가 검색 없이 한 번에 행동으로까지 연결되도록 편의를 높인 것이다.

 

이 밖에 네이버는 검색어 일부만 입력해도 입력한 문자가 포함된 다양한 검색어를 추천하는 '검색어 자동 완성 서비스'를 큐:에도 적용, 자동 완성 영역 하단에 큐: 추천 질의가 최대 3개까지 노출되도록 전날부터 서비스를 개선했다.

 

네이버는 현재 PC 버전으로만 제공하는 큐:를 내년에 모바일로 확대할 계획이다.

 

서비스 정식 출시 전까지 큐:는 홈페이지를 방문해 등록·승인 과정을 거쳐야 이용할 수 있다.

 

 

 새로운 네이버 AI 검색 Cue:

 

네이버 검색은 사용자에게 최상의 답변을 제공하기 위해 끊임없이 도전을 해왔습니다. 그리고 이제 네이버의 AI 기술이 집약된 Cue:를 통해 새로운 검색 경험을 선보이고자 합니다. 첫 번째, 어떤 검색어로 입력해야 할지 고민하지 말고 사람에게 물어보듯이 자연스럽게 질문하세요. Cue:가 질문을 이해하고 원하는 정보를 검색해서 가져다줍니다. 두 번째, Cue:는 이전 질문과 답변을 기억합니다. Cue:와 대화를 이어나가며 원하는 답을 찾아보세요.

 

 

 

 

 

 

Queue 특징

 

 

  Cue:는 언어 모델에 Reasoning, Planning, Tool Usage, Retrieval-Augmented Generation을 녹여내어 만든 기술입니다. Cue:는 사용자 질의가 들어오면 멀티 스텝 추론(Multi-Step Reasoning)을 통해 네이버의 서비스들을 어떻게 사용하여 사용자의 검색 목적을 달성할 수 있는지 계획합니다(Planning). 이러한 추론 과정을 사용자에게 보여줌으로써 사용자는 Cue:가 어떤 이유로 해당 답변을 제공하는지 논리의 흐름을 명확히 알 수 있습니다. 그리고 네이버의 서비스들을 툴로 사용하면서 수립된 검색 계획을 수행하고(Tool Usage), 검색된 결과를 바탕으로 답변을 생성합니다(Retrieval-Augmented Generation). 답변 생성 과정에서 할루시네이션(Hallucination)을 줄이기 위해 보다 신뢰성 있는 결과를 선택하고(Evidence Selection Process), 검색 결과와 답변의 사실성이 일치되도록 답변을 생성하며(Entailment-Based Factually Consistent Generation), 사실적 일관성의 확인을 위해 모델이 자신의 답을 점검하는 자기 성찰(Self-Reflection)기법을 사용하여 사용자에게 사실적 일관성이 비약적으로 향상된 검색 결과에 기반한(Grounding) 답변을 제공합니다.

Cue:는 하나의 대형 언어 모델을 사용하는 것이 아닌, 크기가 다르고 기능들이 각자 다른 다수 언어 모델들을 사용합니다. 이런 언어 모델들을 합쳐서 모듈화된 LLM 플랫폼(Modularized LLM Platform)으로 설계하여 모든 사용자의 요청에 대해 전체 모델이 지속적으로 동작하는 것이 아니라, 사용자의 검색 의도를 만족시키는데 필수적인 부분만 동작 시킴으로써 효율성(Efficiency)을 향상시키고 응답 속도를 끌어올렸습니다. 그리고 이런 모듈화된 LLM(Modularized LLM)들은 사용자 만족도를 보상 신호(Reward Signal)로 사용하여 End-to-End로 Platform-Level에서 학습시켰습니다. 그래서 Cue:는 플러그인(Plug-in)을 사용하는 타 생성형 LLM 서비스와는 차별화됩니다.

 

 

 

https://www.yna.co.kr/view/AKR20231201034300017?section=industry/technology-science

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