AI / ML·
토스 SLASH·
토스 SLASH·DS와 MLE가 함께 일하는 법
토스뱅크 ML 팀이 DS와 MLE 간 협업 방식을 1년 동안 세 단계에 걸쳐 개선한 과정을 다룬다. Jupyter 노트북 전달 방식에서 추상화 인터페이스 기반 패키지 계약으로 전환해 "첫 커밋 당일 배포"를 달성했다.
#mlops#monorepo#machine-learning+2
AI / ML·
채널톡·
채널톡·채널 AI팀은 왜 새로운 ML 모델 벤치마크가 필요로 했을까?
문제외부 벤치마크 성능 향상이 RAG 기반 챗봇(ALF)의 실서비스 개선으로 이어지지 않아 상담 도메인 특화 리트리벌 벤치마크가 필요했다.
접근실 사용자 쿼리 선별 → LLM Silver Label(cue sentence) 생성 → Label Studio 사람 검증 → Recall@k·nDCG@k 지표로 Vector Search·BM25·Hybrid Search를 비교했다.
결과Hybrid Search가 Recall@20 기준 0.65→0.70, nDCG@20 기준 0.52→0.59로 모든 지표 최고치. 회사명·내부 키워드 검색에서 sparse retrieval의 키워드 매칭이 강점을 보였다.
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