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Neoself의 기술 블로그

GPT와 텍스트 유사도 분석이 결합된 하이브리드 도서 매칭 시스템 구현하기 (3/3)

1. 기존 시스템의 한계점초기 도서 매칭 시스템은 GPT가 제공하는 도서 정보의 정확성을 전제로 설계되었습니다. 시스템은 단순히 제목, 저자, 출판사 간의 텍스트 유사도 비교에만 중점을 두었습니다. 하지만 테스트 과정에서 GPT가 실제로 존재하지 않는 도서를 추천하는 케이스가 상당수 발견되었습니다.2. 데이터 기반 개선 전략 수립2.1. GPT 오류 케이스 패턴 분석GPT의 잘못된 도서 추천 케이스들을 분석한 결과, 각 속성별 유사도 점수에서 특징적인 패턴이 발견되었습니다. 다음은 존재하지 않는 책이 반환되어 잘못 매칭된 대표적인 케이스들입니다:// 존재하지 않는 책 반환으로 인해 잘못 매칭된 책 케이스들[0.33, 1.00, 0.00], // 심리학의 모든 것[1.00, 0.00, 0.00], // 심..
개발지식 정리/Swift 2025. 1. 26. 19:24
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