"좋은 LLM만으로는"…네이버 AI탭, '하네스 엔지니어링'으로 승부수 작성일 07-05 43 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">한승균 네이버 AI 검색 서비스 리더 "하네스, AI 서비스 연결하는 일머리"</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="4l591tx2yK"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="7014c8a6c591e253981f24b238b9961cb38c44a6dc9e81136ddec2d626098eff" dmcf-pid="8S12tFMVWb" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202607/05/552796-pzfp7fF/20260705080023312zxlj.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="fYYzGH4qS9" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/05/552796-pzfp7fF/20260705080023312zxlj.jpg" width="658"></p> </figure> <p contents-hash="b85431be841b8107db04dc23608997ed2edb6273798378aa35e0702ed1d29de2" dmcf-pid="6vtVF3RfTB" dmcf-ptype="general">[디지털데일리 채성오기자] 네이버가 인공지능(AI) 검색의 경쟁력을 거대언어모델(LLM) 자체가 아닌, 모델이 실제 서비스에서 제대로 작동하도록 만드는 운영 체계에서 찾고 있다. </p> <p contents-hash="5486e4bfcda89bdbffa8c91b9a2e2fe2c43b873c2086a1277845cea85c170630" dmcf-pid="PTFf30e4hq" dmcf-ptype="general">검색·쇼핑·플레이스·예약 등 네이버가 20년 넘게 쌓아온 서비스 자산을 AI와 연결해 답변을 제공하는 데 그치지 않고, 사용자의 다음 행동까지 이어지는 ‘실행형 검색’으로 고도화하겠다는 구상이다.</p> <p contents-hash="c0d7e2612ec7694b715b062e5f59ec072dd02f0be4e01910206a2670acd27537" dmcf-pid="QHuQ7zLxSz" dmcf-ptype="general">5일 네이버에 따르면 한승균 네이버 AI 검색 서비스 리더는 지난 2일 '탐색에서 실행까지, 차세대 AI 기술이 만드는 네이버 AI 검색'을 주제로 진행한 테크 딥톡 세션에서 AI탭 기반 기술인 '하네스 엔지니어링'을 AI가 서비스에서 일할 수 있도록 만드는 '일머리'로 설명했다.</p> <p contents-hash="bdd9797595e9c1c6823ca6db427c4cb7126091eddec9b4bbec208412253e63b9" dmcf-pid="xX7xzqoMl7" dmcf-ptype="general"><strong>◆"좋은 LLM 하나로는 AI 검색 완성 어렵다"</strong></p> <p contents-hash="7ece969ffd1ea02c2be4ba4635340d3a0c0b0e7c08eca1c192ab5c39e0d61aa2" dmcf-pid="yJkyEDtWhu" dmcf-ptype="general">한 리더는 AI 서비스가 뛰어난 LLM 하나만으로 완성되기 어렵다고 강조했다. LLM은 특정 시점까지 학습한 데이터를 기반으로 답변하기 때문에 최신 정보나 실제 서비스 맥락을 반영하는 데 한계가 있다. 예컨대 최신 스포츠 대회나 지역 매장 정보처럼 시점과 상황이 중요한 질문은 모델 자체 지식만으로는 정확한 답변을 보장하기 어렵다.</p> <p contents-hash="e84b2c0ab1c9bb83a137073b02500bbbcef21370367f1dc32079658d18cfbc8f" dmcf-pid="WiEWDwFYhU" dmcf-ptype="general">네이버는 이를 보완하기 위해 검색, 블로그, 플레이스, 쇼핑 등 내부 데이터와 서비스 도구를 AI탭에 연결했다. 사용자의 질문이 안전한지 판단한 뒤 대화 맥락과 사용자의 취향·위치 정보 등을 종합하고, 질의 유형에 따라 필요한 검색 API와 서비스 기능을 호출하는 방식이다. </p> <p contents-hash="b0b5ba3ea56a113ed00e954152cfbe0060585db483b1a68e2a2c7efb63230515" dmcf-pid="YnDYwr3GWp" dmcf-ptype="general">한 리더는 “모델이 가진 능력은 최대한 끌어내면서 서비스 요구사항에 맞게 동작하도록 만드는 기술과 운영 체계가 하네스 엔지니어링”이라고 설명했다.</p> <p contents-hash="e04cdbf8cebc2909cf0c7c9f464db6155d129c97bc790e77fd63ad94f65dd7c0" dmcf-pid="GLwGrm0Hl0" dmcf-ptype="general">AI탭은 하나의 답변을 만들 때도 여러 단계를 거친다. 예를 들어 “서울에서 풍경을 감상하며 쉬기 좋은 카페를 추천해 달라”는 질문이 들어오면 안전성 판단, 대화 맥락 구성, 질의 분류, 플레이스·리뷰·위치·영업시간 정보 수집, 답변 구조화, 길찾기·예약 등 액션 카드 제공까지 이어진다. </p> <p contents-hash="b7022ef1da9acc89fc59c61fadd2168378e6ab354f0ad8b9719364eabd7c963f" dmcf-pid="HorHmspXv3" dmcf-ptype="general">네이버는 이 모든 과정을 하나의 거대 모델에 맡기지 않고, 역할별 소규모 모델을 조합하는 분업형 구조로 설계했다. 이를 통해 초기 대형 모델 중심 구조 대비 운영 비용은 최대 3배 절감하고, 응답 속도는 최대 2배 개선했다.</p> <p contents-hash="475f90409718dd47396e6369b06210f06fcc9deac773b166157ea33f70086391" dmcf-pid="XgmXsOUZhF" dmcf-ptype="general"><strong>◆검색·대화·이미지·건강까지 연결되는 AI탭…다음 행보는?</strong></p> <p contents-hash="89a8bba35bf3678126728e26cc6874216a616b95d9ffba5e98b1a67beff3c43c" dmcf-pid="ZasZOIu5Ct" dmcf-ptype="general">한 리더는 AI탭이 대화 맥락을 유지하는 방식도 소개했다. 여러 차례 이어지는 대화에서는 이전 내용을 모두 모델에 전달하는 것이 아니라, 현재 질문에 필요한 정보만 요약·선별해 제공한다. </p> <p contents-hash="f8d094d43f7574abfde2cbe76cb11d2c693e5adf6247ccdb4d8e698b243cb26e" dmcf-pid="5z6NPQmjv1" dmcf-ptype="general">'정자동에서 회식할 식당을 찾아줘'라는 질문 뒤에 '주차할 수 있는 곳으로'라고만 입력해도 앞선 대화 맥락을 반영해 회식 장소 중 주차 가능한 식당을 찾는 식이다. 이후 '오늘 저녁에 비 오나'라는 질문이 나오면 단순 날씨 정보에 그치지 않고 회식 진행에 영향을 줄 수 있는 정보로 답변을 확장한다.</p> <p contents-hash="330a2acf3da0da73fa21a09571bbc130dcc7e9de71242d55bf576071da6032ab" dmcf-pid="1qPjQxsAl5" dmcf-ptype="general">네이버는 답변 생성 과정에서도 리액트(ReAct) 방식의 에이전트 설계 패턴을 활용한다. AI가 먼저 계획을 세우고 필요한 검색·플레이스·예약 API를 순차적으로 호출한 뒤, 충분한 정보가 확보될 때까지 반복하는 구조다. 쇼핑 영역에서도 부모님이 쓰기 좋은 로봇청소기처럼 조건이 포함된 질문이 들어오면 사용 편의성, 설치 서비스, 리뷰, 할인 정보 등을 종합해 추천하는 방식으로 확장된다.</p> <p contents-hash="f158c5af027a43c1eab3e1e3ed64ecac53d70ac9a9aaa9fefb9f2d564281cc5f" dmcf-pid="tBQAxMOcTZ" dmcf-ptype="general">향후 AI탭은 더 많은 네이버 서비스와 연결된다. 한 리더는 올 3분기 중 AI 브리핑과 스마트렌즈가 AI탭과 더 긴밀히 연동돼 검색과 대화, 이미지 탐색이 하나의 경험으로 이어질 것이라고 밝혔다. 부동산 서비스도 AI탭에 연동되며 웨일 브라우저에는 특화 에이전트가 제공될 예정이다. </p> <p contents-hash="d556e674ccf9d86f2636f365e880c9afe3f680453c8f54b8de9cfa816ca67463" dmcf-pid="FbxcMRIkvX" dmcf-ptype="general">또한 네이버는 연내 논문과 학회 등 검증된 출처를 기반으로 건강 정보를 제공하고, 개인의 건강 이력과 변화 패턴을 바탕으로 필요한 정보를 제안하는 건강 에이전트도 선보일 계획이다.</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 디지털데일리. All rights reserved. 무단 전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 여름철 안티에이징 필수품 ‘선크림’ 07-05 다음 깊은 바다 공간은 ‘소리의 숲’이다 07-05 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
