문제
현재 TechCase의 검색 평가 데이터셋은 기술명 중심 쿼리에 비해 문제 상황, 아키텍처 키워드 등 실제 사용자가 자주 검색하는 문제 맥락 쿼리가 부족하여, 검색 품질 개선 효과를 정확히 검증하기 어렵습니다.
지금 필요한 이유
TechCase는 개발자가 기술 도입 배경과 문제 해결 사례를 빠르게 찾는 서비스이므로, 문제 상황 키워드 기반 검색 평가가 필수적입니다. 평가셋에 현실적인 문제 상황 키워드를 추가하면 검색 개선 전후를 객관적으로 비교할 수 있어, 검색 품질 향상에 직접적인 도움을 줍니다.
제안 범위
apps/backend/app/search/evaluation/queries.json 파일에 실제 한국어 및 영어 문제 상황 키워드 쿼리를 추가하고, 각 쿼리에 대해 신뢰할 수 있는 대표 문서 ID를 expectedResults로 포함하는 작업에 한정합니다. 새로운 쿼리는 기존 평가셋과 중복되지 않는 범위 내에서 선정합니다.
하지 않을 일
검색 알고리즘, 백엔드 코드, 프론트엔드 UI 변경은 포함하지 않습니다. 데이터셋 확장 외에 자동화 도구 개발이나 대규모 평가 프레임워크 구축도 제외합니다.
위험 요소 / 가드레일
잘못 선정된 쿼리나 기대 결과가 평가 신뢰도를 떨어뜨릴 수 있으므로, 대표 문서 선정 시 신중한 검토가 필요합니다. 또한 쿼리 수가 너무 많아지면 평가 수행 시간이 늘어날 수 있습니다.
검증 방법
추가된 쿼리와 기대 결과가 포함된 평가셋으로 기존 검색 시스템을 테스트하여, 문제 상황 키워드 검색 시 대표 문서가 상위에 노출되는지 확인합니다. 평가 결과를 기존 쿼리와 비교해 품질 개선 여부를 수치로 검증합니다.
승인 방법
이 아이디어를 진행하려면 이슈 댓글에 정확히 /ai approve를 남겨주세요.
승인 후 DevLoop가 ai/ 브랜치와 PR scaffold를 생성합니다.
DevLoop fingerprint: 247b469b016d
문제
현재 TechCase의 검색 평가 데이터셋은 기술명 중심 쿼리에 비해 문제 상황, 아키텍처 키워드 등 실제 사용자가 자주 검색하는 문제 맥락 쿼리가 부족하여, 검색 품질 개선 효과를 정확히 검증하기 어렵습니다.
지금 필요한 이유
TechCase는 개발자가 기술 도입 배경과 문제 해결 사례를 빠르게 찾는 서비스이므로, 문제 상황 키워드 기반 검색 평가가 필수적입니다. 평가셋에 현실적인 문제 상황 키워드를 추가하면 검색 개선 전후를 객관적으로 비교할 수 있어, 검색 품질 향상에 직접적인 도움을 줍니다.
제안 범위
apps/backend/app/search/evaluation/queries.json 파일에 실제 한국어 및 영어 문제 상황 키워드 쿼리를 추가하고, 각 쿼리에 대해 신뢰할 수 있는 대표 문서 ID를 expectedResults로 포함하는 작업에 한정합니다. 새로운 쿼리는 기존 평가셋과 중복되지 않는 범위 내에서 선정합니다.
하지 않을 일
검색 알고리즘, 백엔드 코드, 프론트엔드 UI 변경은 포함하지 않습니다. 데이터셋 확장 외에 자동화 도구 개발이나 대규모 평가 프레임워크 구축도 제외합니다.
위험 요소 / 가드레일
잘못 선정된 쿼리나 기대 결과가 평가 신뢰도를 떨어뜨릴 수 있으므로, 대표 문서 선정 시 신중한 검토가 필요합니다. 또한 쿼리 수가 너무 많아지면 평가 수행 시간이 늘어날 수 있습니다.
검증 방법
추가된 쿼리와 기대 결과가 포함된 평가셋으로 기존 검색 시스템을 테스트하여, 문제 상황 키워드 검색 시 대표 문서가 상위에 노출되는지 확인합니다. 평가 결과를 기존 쿼리와 비교해 품질 개선 여부를 수치로 검증합니다.
승인 방법
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