실시간 반응형 추천 시스템 개발의 기술적 접근

이 게시물은 우아한형제들의 실시간 반응형 추천 시스템 개발 과정에서 요구사항 도출과 기술 도입 의사결정 과정을 다룹니다.

프로젝트 요구사항 분석 및 컴포넌트 정의

• 사용자의 실시간 관심사 파악과 위치 기반 배달 가능 가게 추천
• 실시간 행동 이력 스트리밍, 좌표 반경 검색, 인코더 모델 및 임베딩 추출, 벡터 유사도 검색 컴포넌트 도입

벡터 유사도 검색 기술 도입과 문제점

• Exact-KNN과 ANN 알고리즘 비교 및 ANN의 pre-filter 문제
• 사용자 위치 기반 후보군 축소 시점과 인덱스 빌드 시점 불일치 문제

기술 후보군 선정과 실험

• 기존 서비스와 OSS 중심의 후보군 선정 (Milvus, Redis Stack, Atlas MongoDB, OpenSearch)
• 1차 실험으로 설치, 데이터 인덱싱, 검색 기능 검증 진행