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해결하는 문제

Metarank는 검색 및 추천 시스템을 더욱 스마트하고 개인화되도록 설계된 오픈소스 랭킹 서비스입니다. 개발자가 실시간 사용자 신호(예: 클릭 및 구매)와 의미론적 이해를 통합하여 클릭률(CTR)과 같은 지표를 최적화할 수 있게 함으로써 정적 랭킹의 문제를 해결합니다.

작동 방식

Metarank는 기존 검색 엔진(예: Elasticsearch 또는 OpenSearch) 위에 위치하는 재랭킹 계층 역할을 합니다. 다양한 스트리밍 데이터 소스에서 방문자 신호를 처리하고, 개인화를 위한 LambdaMART 및 추천을 위한 MF ALS를 포함한 머신러닝 모델을 사용하여 결과 세트를 실시간으로 재랭킹합니다. 또한 검색 쿼리의 의미론적 이해를 향상시키기 위해 바이 인코더 및 크로스 인코더 모드에서 LLM 사용을 지원합니다.

대상 사용자

일반적인 랭킹 신호를 위해 광범위한 커스텀 코드를 작성하지 않고 러닝 투 랭크(LTR), 의미론적 검색 또는 개인화된 추천 위젯(예: "이런 상품은 어떠세요")을 구현하려는 개발자 및 엔지니어를 위해 제작되었습니다.

주요 특징

• 실시간 개인화: 현재 사용자 행동 및 방문자 프로필을 기반으로 검색 결과를 조정합니다.
• 고성능: 짧은 지연 시간에 최적화되어 10-20ms 이내에 대규모 결과 세트를 처리합니다.
• AutoML 기능: 자동 특성 생성 및 모델 재훈련 기능을 제공합니다.
• 클라우드 네이티브: 상태 관리를 위해 Redis를 사용하는 무상태 아키텍처로, 수평적 확장이 가능합니다.
• 내장된 신호: CTR, User-Agent 및 referer와 같은 일반적인 랭킹 요소를 기본적으로 계산합니다.