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GloZ의 Amazon OpenSearch Service를 기반으로 한 자연어 이력서 검색 시스템 구축 사례 — Part 2: 하이브리드 검색과 자연어 쿼리 변환

문제번역가 이력서 10만 건에서 "더빙 경력 있는 영어/스페인어 원어민" 같은 자연어 쿼리를 AND/OR/NOT 복합 조건으로 정확히 변환하지 못한다.
접근BM25 + 벡터 하이브리드 검색(66조합 Grid Search → min_max 정규화 + harmonic_mean, 벡터 0.9/BM25 0.1)과 Bedrock Claude Haiku 4.5 Function Calling으로 자연어→DSL 변환. RAG 패턴으로 과거 변환 예시 3건을 few-shot 주입.
결과nDCG@10 0.901, Precision@5 0.912, NL→DSL 변환 정확도 91.7%. OpenSearch Agentic Search 대비 랭킹 품질 크게 우수하고 응답 속도 35% 향상.
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