네이버 AI 기반 서비스 Cue:(큐) 서비스 이용 및 사용신청 방법

네이버에서  AI 기반 검색엔진 Cue:(큐)를 개발하고 출시하였습니다.

Cue: Creative Unique Experience

Cue:(큐)는 떠오는 생각을 대화하듯 입력하고, 필요한 정보를 한눈에 파악할 수 있도록 해주고 있습니다.

Cue:(큐)를 사용하기 위해선 먼저, 명단에 등록하신 후 순서에 따라 순차적으로 승인되니 서비스 이용까지

대기가 발생할 수 있으니 빨리 신청해 사용해보세요!

Naver Cue: 홈페이지 바로가기

1. Cue: 사용 신청방법

    ● Cue: 홈페이지에 접속하여 대기 명단에 등록하기 버튼 클릭

    ● 네이버 계정 정보 입력 및 연령 확인

        * 만 19세 이상 실명 아이디로만 사용 가능합니다.

    ● 이메일 확인 절차: 명단 승인이 완료되면 네이버 메일로 알리 전송

    ● 승인 알림 수신 후 Cue: 와의 대화 시작

 

2. 서비스 이용방법

    검색엔진을 이용할 때 항상, "어떻게 검색하지?", 그리고 두번 세번 시도끝에 원하는 정보를 수집하였습니다.

    한번에 찾으면 좋겠지만, 사이트를 여기저기 돌아다니며 원하는 정보를 수집하는데 굉장한 시간이 걸렸었죠!

하지만, Cue:를 통해 새로운 검색 경험을 해보세요.

  첫번째, 어떤 검색어로 입력해야 할지 고민하지 말고 친구와 이야기하듯 자연스럽게 질문하세요

    Cue:가 질문을 이해하고 원하는 정보를 검색해서 가져다 줍니다.

  두번째, Cue:는 이전 질문과 답변을 기억하기에, 대화를 하며 원하는 답을 찾아보세요!

 

 

 

예시로, 

"닭볶음탕 맛있게 만드는 레시피 알려줄래? 재료도 구매하고 싶어"

"제주도 애월에 오션뷰가 예쁜 카페 어디야?"

"최근에 개봉한 영화 알려줘"

"요즘 티 오마카세가 유행이라던데 어떤 건지 자세히 알려줘"

 

위와 같은 질문들을 네이버 검색창에 입력했을 때에도 Cue:가 생성한 답변을 검색 결과와 함께 받아보실 수 있습니다.

 

 

3.  Cue:의 답변 방식

Cue:는 통합검색, 뉴스, 쇼핑, 플레이스, 영화등 네이버의 풍부한 콘텐츠를 바탕으로 사용자의 질문과 관련된 정보를 검색한 후 요약하여 유용한 답변을 생성합니다.

Cue:는 답변 생서을 위해 참고한 웹페이지를 답변 하단에 참고로 표시해주며, 이용 패턴 데이터를 학습해 사용자 질의에

가장 적합한 정보를 제공해준다고 합니다.

 

 Cue:가 활용하는 AI 기술의 특성상 부정확하거나 잘못된 정보를 제공할 가능성이 있습니다.

네이버에선 사용자가 찾고자 하는 정보가 정확히 전달될 수 있도록 최선의 노력을 하고 있으나, 제공된 정보에 대한

이용여부는 사용자가 신중히 판단해야할 것입니다.

 

4. Cue:의 특징 및 장점

  Cue:는 언어 모델에 Reasoning, Planning, Tool Usage, Retrieval-Augmented Generation을 녹여내어 만든 기술로, 

첫째, Cue:는 사용자 질의가 들어오면 멀티 스텝 추론(Multi-Step Reasoning)을 통해

네이버의 서비스들을 어떻게 사용하여 사용자의 검색 목적을 달성할 수 있는지 계획합니다(Planning).

 

둘째, 이러한 추론 과정을 사용자에게 보여줌으로써 사용자는 Cue:가 어떤 이유로 해당 답변을 제공하는지 논리의 흐름을 명확히 알 수 있습니다.

 

셋째, 그리고 네이버의 서비스들을 툴로 사용하면서 수립된 검색 계획을 수행하고(Tool Usage), 검색된 결과를 바탕으로 답변을 생성합니다(Retrieval-Augmented Generation). 답변 생성 과정에서 할루시네이션(Hallucination)을 줄이기 위해 보다 신뢰성 있는 결과를 선택하고(Evidence Selection Process), 검색 결과와 답변의 사실성이 일치되도록 답변을 생성하며(Entailment-Based Factually Consistent Generation), 사실적 일관성의 확인을 위해 모델이 자신의 답을 점검하는 자기 성찰(Self-Reflection)기법을 사용하여 사용자에게 사실적 일관성이 비약적으로 향상된 검색 결과에 기반한(Grounding) 답변을 제공합니다.

 

Cue:는 하나의 대형 언어 모델을 사용하는 것이 아닌, 크기가 다르고 기능들이 각자 다른 다수 언어 모델들을 사용합니다. 이런 언어 모델들을 합쳐서 모듈화된 LLM 플랫폼(Modularized LLM Platform)으로 설계하여 모든 사용자의 요청에 대해 전체 모델이 지속적으로 동작하는 것이 아니라, 사용자의 검색 의도를 만족시키는데 필수적인 부분만 동작 시킴으로써 효율성(Efficiency)을 향상시키고 응답 속도를 끌어올렸습니다. 그리고 이런 모듈화된 LLM(Modularized LLM)들은 사용자 만족도를 보상 신호(Reward Signal)로 사용하여 End-to-End로 Platform-Level에서 학습시켰습니다. 그래서 Cue:는 플러그인(Plug-in)을 사용하는 타 생성형 LLM 서비스와는 차별화됩니다.