역사덕담

장녹수를 질문했는데 세종이나 양녕대군 자료처럼 검색 점수만 높은 다른 인물의 문서가 근거로 채택될 수 있었습니다.

기존 판정은 유사도 임계값만 확인해 질문의 핵심 인물·사건이 문서 제목과 요약에 실제로 포함됐는지 검사하지 않았습니다.

질문에서 핵심 개체를 추출하고 citation의 제목·시대·요약과 대조했습니다. 내부 근거와 외부 자료를 주요 근거와 대중문화 보조 자료로 다시 분류하고, 직접 연결되지 않는 결과는 제외했습니다.

관련 없는 내부 요약이 본문에 섞이지 않게 되었고, 내부 자료가 부족할 때는 외부 자료 후보라는 한계를 명확히 표시하게 됐습니다.

`어우동이 누구야` 같은 질문에 화면 전체 문맥이 검색어로 전달되어 결과가 없었고, 외부 검색과 실록 검증을 모두 기다리면서 응답이 길어졌습니다.

Agent에 외부 검색 도구가 연결돼 있어도 검색어 정제와 도구 호출 순서가 정의되지 않았고, 모든 질문이 느린 실록 검증 경로를 거쳤습니다.

질문어와 조사를 제거해 핵심 검색어를 만들고 네이버에서 후보를 찾은 뒤 필요한 경우에만 실록으로 검증했습니다. 인물명이 상위 결과에서 확인되면 빠르게 반환하고, 공급자별 제한 시간과 Redis 캐시를 적용했습니다.

8개 평가 질문 모두 상위 3개 결과에서 기대 핵심어를 찾았습니다. 짧은 인물 질문은 새 요청 기준 84~163ms, 같은 질문의 캐시 재요청은 대부분 2~26ms로 줄었습니다.

홈 화면의 같은 목록을 반복해서 요청할 때마다 데이터베이스 조회와 정렬이 실행됐습니다.

페이지, 검색어, 카테고리, 정렬 조건별 결과를 재사용하는 계층이 없었습니다.

조건을 포함한 Redis 캐시 키와 10초 TTL을 적용하고, 글 작성·수정·삭제와 썸네일 변경 때 관련 캐시를 무효화했습니다.

게시글 50개 환경에서 200회 순차 요청의 평균 응답 시간이 6.28ms에서 3.61ms로 42.5% 감소했고 처리량은 156.97 req/s에서 274.31 req/s로 74.8% 증가했습니다.