커뮤니티로 진화한 오픈채팅, AI로 슬기롭게 연결하다

새 참여자가 같은 질문을 반복하는 정보 비대칭을 줄이기 위해 중요한 대화를 원글과 댓글 구조로 보존한다. 방에 들어가지 않아도 공개된 대화를 미리 읽을 수 있게 해 품질과 분위기를 판단하게 하고, 운영자는 좋은 대화를 방 밖의 같은 관심사를 가진 사용자에게 알릴 수 있도록 정보의 경계를 넓힌다.

대화 자체의 정보력을 오픈채팅 품질의 핵심 신호로 보고, 공개 community의 원글과 댓글을 카카오톡 ‘지금’ 탭의 feed에서 탐색하게 한다. 기존 참여 방 목록과 발견 영역을 함께 배치해 실시간 대화와 축적 콘텐츠를 연결하고, 참여 전에도 관심사를 확인한 뒤 자연스럽게 community로 들어가게 만든다.

서비스 공개 전에는 사용자 클릭·반응이 전혀 없으므로 offline accuracy만으로 개인화를 학습할 수 없다. 댓글이 붙은 공개 message를 추천 단위로 정의하고 candidate generator, 대표 댓글 선택, ranker의 multi-stage 구조를 먼저 설계한다. 최신성과 살아 있는 대화가 재방문을 만든다는 product 가설을 cold-start feature로 사용한다.

사용자와 message를 node, 실시간 반응을 edge로 만든 GraphJet에서 random walk를 수행해 관심사 기반 candidate를 찾고, Apache Druid로 최근 급상승 대화를 보완한다. 대표 댓글의 클릭 가능성을 추정한 뒤 출시 초기에는 학습 데이터가 필요 없는 RRF로 순위를 만들고, 행동이 쌓이면 neural ranker로 빠르게 전환한다.