DWS Report 제작 실험: RSS 집계에 LLM 점수와 임베딩 기반 중복 제거 적용

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TL;DR

DWS Report는 주말 실험으로 제작한 자체 호스팅 뉴스 링크 집계 시스템으로서 RSS를 15분 간격으로 수집하고 각 기사를 LLM으로 중요도 점수를 산정한 다음 임베딩 DB로 중복을 제거하고 시간 경과에 따라 점수를 감쇠시키는 파이프라인으로 구성되어 있다. 이 파이프라인은 수집된 RSS 항목을 주기적으로 입력으로 받아 임베딩 기반 유사도 검사로 중복을 걸러내고 LLM 점수를 기준으로 우선순위를 매기는 방식으로 동작한다. 실험의 핵심 목적은 LLM 워크플로의 결정론성을 더 높이는 시도를 진행하는 것과 자체 인프라 및 IP에서 서비스를 운영하는 가능성을 확인하는 것이었다. 간결한 레이아웃 모델을 활용해 운영성 테스트를 수행한 사례로 기록된다.

섹션별 상세

개별 기사 집계와 우선순위 산정 문제를 해결하기 위해 RSS 피드를 주기적으로 폴링하는 파이프라인을 구성했다. 엔진은 15분 간격으로 RSS를 수집하고 각 기사를 LLM에 전달해 중요도 점수를 산출한 다음 임베딩 DB를 사용해 중복을 제거하는 처리 흐름으로 동작했다. 수집된 기사에 대해 시간 경과에 따라 점수를 감쇠시키는 규칙을 적용함으로써 최신성 반영을 조정했다. 이 구조는 동일 기사 중복 노출을 줄이고 우선순위 기반 노출을 유지하려는 목적을 충족했다.

실험의 목적은 LLM 워크플로의 결정론성을 높이고 시스템을 외부 서비스에 의존하지 않고 자체 인프라에서 운영하는 가능성을 확인하는 데 있었다. 이를 위해 RSS 수집, LLM 점수화, 임베딩 기반 중복 제거, 점수 감쇠라는 명확한 단계로 파이프라인을 설계하고 테스트했다. 본문에서는 구체적으로 15분 주기 수집과 임베딩 DB를 통한 dedupe, 시간 기반 감쇠를 사용했다고 명시되어 있다. 자체 인프라와 IP에서 호스팅하는 방식으로 운영해 외부 호스팅 의존도를 낮추는 시도를 병행했다.

용어 해설

대형 언어 모델(LLM): — 대형 언어 모델(LLM)은 대규모 텍스트를 학습해 문장 생성과 의미 이해를 수행하는 신경망 모델이다. 이 글에서는 각 기사 텍스트를 입력으로 받아 중요도 점수를 산출하는 컴포넌트로 동작했다. 자동화된 중요도 평가를 통해 수집된 기사들에 우선순위를 매기는 역할을 수행한다.
임베딩 데이터베이스(Embedding DB): — 임베딩 데이터베이스는 텍스트를 벡터로 저장하고 유사도 검색을 통해 중복이나 근접 문서를 찾는 저장소이다. 본문에서는 기사 임베딩을 기반으로 중복을 판별하여 동일하거나 유사한 기사 항목을 제거하는 데 사용됐다. 유사도 기반 필터링을 통해 중복 노출을 줄이고 집계 목록의 고유성을 확보하는 역할을 했다.
점수 감쇠(Score Decay): — 점수 감쇠는 시간이 흐름에 따라 항목의 중요도 점수를 서서히 낮추는 메커니즘으로 최신성을 반영하기 위해 쓰인다. 본문에서는 수집된 기사 점수를 시간 경과에 따라 감소시키는 방식으로 오래된 항목의 우선순위를 낮추었다. 이를 통해 집계 시스템이 새 기사에 가중치를 부여하는 동작을 구현했다.

기술

RSS
LLM
임베딩 DB
자체 인프라

활용 사례

뉴스 링크 집계
중복 기사 제거
LLM 기반 중요도 평가

언급된 리소스

문서Hacker News 댓글