"서면 근처 맛있는 고깃집"
이라고 검색을 했을 때 미리 준비된 data 중에서 답을 가져오는 것을 구현하려고 하는데요.
AI 가 제안한 방식은,
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[stores.json]
↓ (1회 실행)
[문장화 + 임베딩 생성]
↓
[FAISS 벡터 인덱스]
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[사용자 질문]
↓
[질문 임베딩]
↓
[FAISS 유사도 검색]
↓
[영업중 / 휴무 필터]
↓
[최종 결과]
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이런 내용이더라고요. 뭔지 잘 모르지만, 클로드코드가 해주는대로 완성되어서 돌려봤는데 너무 오차가 많은거에요.
data 에 들어가 있는 정확한 단어가 아닌 연관어로는 검색을 하지 못하더라고요.
"서면 근처" -> 서면과 가까운 지역을 가져오지 못함
"맛있는" -> 이 단어가 없으므로 제외함
"고깃집" -> 횟집이 나옴. "돼지", "소" 라고 해야만 검색이 됨.
제가 지금 생각하는 방법은 결국 "좁은 범위의 도움" 에 그쳐야겠다는 것인데요.
"서면 근처" -> "서면" 이라는 단어만 추출
"맛있는" -> "맛있는", "인기있는" , "추천하는" 등등의 단어 set 를 만들어놓은 상태에서 대표단어로 치환
"고깃집" -> "고깃집", "고기", "삼겹살집", "생고기집" 등등의 단어 set 를 만들어놓은 상태에서 대표단어로 치환
저는 ai 가 사람처럼 알아듣고 data 를 검색해줄줄 알았는데 .. 이게 최선일까요?
더 나은 방법이 있는지 조언을 구합니다.
