‘하네스 엔지니어링’ 27년 검색 인프라와 데이터·서비스 자산 기반으로 고도화
“키워드에서 대화로, 대화에서 이미지로”… 스마트렌즈 중심 멀티모달 검색 소개
이기창 네이버클라우드 하이퍼스케일 AI모델 이사는 2일 네이버 D2SF 강남에서 개최한 테크 딥톡 세션에서 “AI탭에 적용된 모델은 학습 데이터 구축부터 모델 설계, 강화학습까지 전 과정을 네이버 서비스에 맞춰 최적화한 것이 특징”이라며 이같이 말했다.
이날 네이버는 AI탭에 탑재된 새로운 모델을 소개했다. AI탭에 적용된 모델은 기존 하이퍼클로바X(HCX)를 기반으로 AI 검색 서비스를 위해 개발된 경량 모델로 네이버의 데이터ㆍ서비스 시나리오ㆍ사용자 피드백을 모델 설계 전반에 반영한 프로덕트 네이티브 거대언어모델(LLM)이다. 네이버는 복잡한 사용자 요청과 최적의 답변을 매핑하는 서비스형 데이터 수집 파이프라인을 구축해 검색과 쇼핑, 플레이스, 생활정보 분야의 고품질 데이터를 사전 학습 단계부터 반영했다.
아키텍처 측면에서도 대규모 서비스 환경에 최적화된 MoE(Mixture of Experts) 구조를 도입해 기존 HCX 대비 더 빠른 응답 속도와 높은 처리량을 확보했다. 강화학습에 투입되는 컴퓨팅 자원이 기존 HCX 대비 2배 이상 확대됐다. AI가 모호한 요청을 임의 해석하지 않고 추가 질문으로 사용자의 의도를 확인하는 명료성 강화학습(Clarify RL)으로 할루시네이션을 개선했다.
네이버에 따르면 AI탭에 적용된 모델의 검색ㆍ구매ㆍ예약 등의 실행 품질을 종합적으로 평가한 자체 벤치마크 결과 서비스 역량에서 글로벌 동급모델의 평균점수(100점)를 상회하는 108점을 기록했다. 지시 이행과 일반 도구호출 등 기본 역량에서도 동급 평균(100점) 대비 높은 104점을 냈다.
AI탭을 안정적으로 구동하는 하네스 엔지니어링도 공개됐다. 이 기술은 AI가 부적절한 답변을 하지 않도록 제어하는 동시에 필요한 정보를 스스로 찾고 적절한 도구를 활용해 사용자의 요청을 끝까지 수행하도록 설계됐다. 네이버는 AI탭의 효율성을 높이기 위해 분업형 소규모 언어모델(SLM) 구조를 구축했다. 실제 AI탭에는 이를 적용해 일부 컴포넌트의 장비 운영 비용을 기존 대비 최대 3배 절감하고, 응답 속도는 2배 이상 개선하는 성과를 거뒀다.
네이버 AI 검색 서비스 한승균 리더는 “서비스에서 잘 작동하는 AI 에이전트를 만들기 위해서는 LLM 뿐만 아니라 비용 효율성과 안정성을 동시에 설계하는 하네스 엔지니어링이 필수”라며 “27년 간 축적한 검색 인프라와 노하우, 블로그ㆍ카페 등 방대한 콘텐츠, 쇼핑ㆍ플레이스 등 서비스 자산을 AI 기술로 연결해 검색부터 실행까지 이어주는 경험은 누구도 따라올 수 없는 네이버만의 경쟁력”이라고 강조했다.
검색창 전면에 배치된 스마트렌즈를 중심으로 한 멀티모달 기술 고도화 전략도 선보였다. 네이버는 2017년 스마트렌즈를 출시하며 이미지 검색 서비스를 선보인 이후 고도화를 통해 멀티모달 검색 역량을 축적해왔다. 앞으로는 상품 검색을 넘어 다양한 영역에서 실행형 멀티모달 검색 경험을 제공할 방침이다. 네이버 Future AI Center 윤상두 리더는 “향후 네이버의 AI 에이전트 서비스는 텍스트뿐 아니라 이미지를 통해서도 사용자의 의도를 이해하고 실제 행동까지 연결하는 방향으로 진화할 것”이라고 말했다.
