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StudyTree_01_대규모 기능 개선

작성자 : Heehyeon Yoo|2026-01-19

# Blog# Feature# AI Pipeline# Knowledge Graph# Optimization

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대규모 업데이트

Study Tree 기능을 처음 만든 이후로 한 달 정도 지났다.
그동안 사용하면서 문제점들이 보였고, 이번에 대규모 개선 작업을 진행했다.

기존 AI 파이프라인에서 몇 가지 심각한 문제가 있었다.

AI가 추천 노드를 생성할 때 특정 카테고리(정보 보안)에 과도하게 집중됐다.
295개 AI 추천 중 240개가 "정보 보안" 카테고리로 쏠리는 현상이 발생했다.
학습 브리핑 패널이 제대로 작동하지 않는 원인이었다.

AI가 프롬프트를 무시하고 그룹당 여러 개의 추천을 생성하는 문제가 있었다.
배치 처리 시 중복 제거 로직이 배치 내에서만 작동해서, 전체적으로는 중복이 발생했다.

비용 절감을 위해 단순 작업에는 GPT-5 Nano를 사용하도록 변경했다.

AI가 반환한 카테고리를 무조건 신뢰하지 않고, groups.json에서 해당 그룹의 실제 카테고리를 조회해서 강제 적용하도록 수정했다.
이제 AI가 잘못된 카테고리를 반환해도 자동으로 보정된다.

배치 내 중복 제거가 아닌, 전체 결과에서 그룹당 1개만 유지하도록 로직을 변경했다.
155개 그룹 중 64개 그룹에 대해 각각 1개씩 추천이 생성됐다.
나머지 91개 그룹은 AI가 "추천할 게 없다"고 판단한 것으로, 이미 충분히 완성된 그룹으로 보인다.

새 콘텐츠가 추가될 때 기존 AI 추천과 의미적으로 유사한지 판단하는 기능을 추가했다.
영문과 한글이 달라도 의미가 같으면 통합되도록 했다.
예를 들어 "웹사이트 구축(Web Development)"과 "웹 개발(Web Development)"은 유사하다고 판단한다.

새 그룹 추천 시 카테고리별 1개씩만 생성하도록 수정했다.
12개 카테고리에 12개 새 그룹이 깔끔하게 생성된다.

이번 작업으로 AI 파이프라인이 훨씬 안정적이고 예측 가능해졌다.
학습 브리핑 패널도 이제 제대로 작동할 것이다.
다음에는 UI/UX 개선이나 성능 최적화 작업을 진행할 예정이다.