[improve/#231] 추천 시스템 네이티브 k-NN 전환 및 LLM 기반 평가 프레임워크 구축

.gitignore

@@ -53,8 +53,11 @@ stop-dev-tunnel.sh
 /.claude
 
 ### env ###
-/.env
+.env
 
 ### Apple Private Keys ###
 src/main/resources/keys/
-*.p8
+*.p8
+
+### Test json files ###
+src/test/resources/fixtures/evaluation/

src/main/java/com/techfork/domain/recommendation/config/RecommendationProperties.java

@@ -21,7 +21,7 @@ public class RecommendationProperties {
 
     private Integer mmrFinalSize = 30;
 
-    private Double lambda = 0.6;
+    private Double lambda = 0.95;
 
     private Integer activeUserHours = 24;
 
@@ -34,9 +34,9 @@ public class RecommendationProperties {
     @NoArgsConstructor
     @AllArgsConstructor
     public static class EmbeddingWeights {
-        private Float title = 0.4f;
-        private Float summary = 0.4f;
-        private Float content = 0.2f;
+        private Float title = 0.5f;
+        private Float summary = 0.5f;
+        private Float content = 0.0f;
     }
 
     @Getter

src/main/java/com/techfork/domain/recommendation/service/MmrService.java

@@ -165,11 +165,17 @@ private double calculateWeightedSimilarity(MmrCandidate candidate1, MmrCandidate
             summarySim = VectorUtil.cosineSimilarity(candidate1.getSummaryVector(), candidate2.getSummaryVector());
         }
 
+        // 코사인 유사도(-1.0 ~ 1.0)를 0.0 ~ 1.0 범위로 정규화하여 ES 점수와 스케일을 맞춤
+        double normalizedTitleSim = (titleSim + 1) / 2.0;
+        double normalizedSummarySim = (summarySim + 1) / 2.0;
+
         // 가중 평균 (제목 + 요약만, 콘텐츠는 제외)
         double titleWeight = weights.getTitle();
         double summaryWeight = weights.getSummary();
         double totalWeight = titleWeight + summaryWeight;
 
-        return (titleWeight * titleSim + summaryWeight * summarySim) / totalWeight;
+        if (totalWeight == 0) return 0.0;
+
+        return (titleWeight * normalizedTitleSim + summaryWeight * normalizedSummarySim) / totalWeight;
     }
 }

src/main/java/com/techfork/global/elasticsearch/query/VectorQueryBuilder.java

@@ -1,93 +1,50 @@
-package com.techfork.global.elasticsearch.query;
-
-import co.elastic.clients.elasticsearch._types.query_dsl.ChildScoreMode;
-import co.elastic.clients.elasticsearch._types.query_dsl.Query;
-
-/**
- * Elasticsearch 벡터 검색 쿼리 빌더 인터페이스
- * script_score를 사용한 코사인 유사도 검색 쿼리 생성
- */
-public interface VectorQueryBuilder {
-
-    /**
-     * 여러 벡터 필드를 가중치 합산하는 bool should 쿼리 생성
-     * (title, summary, content chunks 등을 결합)
-     *
-     * @param titleField 제목 벡터 필드명
-     * @param summaryField 요약 벡터 필드명
-     * @param contentChunksPath content chunks nested 경로
-     * @param chunkEmbeddingField chunk 임베딩 필드명
-     * @param queryVector 쿼리 벡터
-     * @param titleWeight 제목 가중치
-     * @param summaryWeight 요약 가중치
-     * @param contentWeight 컨텐츠 가중치
-     * @return 가중치 적용된 복합 쿼리
-     */
-    Query createWeightedVectorQuery(
-            String titleField,
-            String summaryField,
-            String contentChunksPath,
-            String chunkEmbeddingField,
-            float[] queryVector,
-            float titleWeight,
-            float summaryWeight,
-            float contentWeight
-    );
-
-    /**
-     * 랜덤 시드를 포함한 가중치 벡터 쿼리 생성
-     * (추천 재생성 시 다양성 확보용)
-     *
-     * @param titleField 제목 벡터 필드명
-     * @param summaryField 요약 벡터 필드명
-     * @param contentChunksPath content chunks nested 경로
-     * @param chunkEmbeddingField chunk 임베딩 필드명
-     * @param queryVector 쿼리 벡터
-     * @param titleWeight 제목 가중치
-     * @param summaryWeight 요약 가중치
-     * @param contentWeight 컨텐츠 가중치
-     * @param randomSeed 랜덤 시드
-     * @param randomWeight 랜덤 가중치 (0.0~1.0, 보통 0.1~0.3)
-     * @return 랜덤 요소가 포함된 복합 쿼리
-     */
-    Query createWeightedVectorQueryWithRandomness(
-            String titleField,
-            String summaryField,
-            String contentChunksPath,
-            String chunkEmbeddingField,
-            float[] queryVector,
-            float titleWeight,
-            float summaryWeight,
-            float contentWeight,
-            long randomSeed,
-            double randomWeight
-    );
-
-    /**
-     * 단일 필드에 대한 script_score 쿼리 생성
-     *
-     * @param fieldName 벡터 필드명
-     * @param queryVector 쿼리 벡터
-     * @param boost 부스트 가중치
-     * @return script_score 쿼리
-     */
-    Query createScriptScoreQuery(String fieldName, float[] queryVector, float boost);
-
-    /**
-     * nested 필드에 대한 script_score 쿼리 생성
-     *
-     * @param nestedPath nested 경로
-     * @param vectorFieldName 벡터 필드명 (nested 내부)
-     * @param queryVector 쿼리 벡터
-     * @param boost 부스트 가중치
-     * @param scoreMode nested 스코어 모드 (Max, Avg 등)
-     * @return nested script_score 쿼리
-     */
-    Query createNestedScriptScoreQuery(
-            String nestedPath,
-            String vectorFieldName,
-            float[] queryVector,
-            float boost,
-            ChildScoreMode scoreMode
-    );
-}
+package com.techfork.global.elasticsearch.query;
+
+import co.elastic.clients.elasticsearch._types.KnnSearch;
+import co.elastic.clients.elasticsearch._types.query_dsl.Query;
+import java.util.List;
+
+/**
+ * Elasticsearch 벡터 검색 쿼리 빌더 인터페이스
+ * 네이티브 k-NN 검색 및 하이브리드 검색을 위한 쿼리 생성 제공
+ */
+public interface VectorQueryBuilder {
+
+    /**
+     * 네이티브 k-NN 검색 객체 리스트 생성
+     * (title, summary, content 필드에 대한 k-NN 검색)
+     *
+     * @param titleField 제목 벡터 필드명
+     * @param summaryField 요약 벡터 필드명
+     * @param contentField 컨텐츠 벡터 필드명 (Nested 경로 포함)
+     * @param queryVector 쿼리 벡터
+     * @param titleWeight 제목 가중치
+     * @param summaryWeight 요약 가중치
+     * @param contentWeight 컨텐츠 가중치
+     * @param k 검색할 이웃 수
+     * @param numCandidates 후보군 수
+     * @param filter 사전 필터링 쿼리 (null 가능)
+     * @return KnnSearch 객체 리스트
+     */
+    List<KnnSearch> createKnnSearches(
+            String titleField,
+            String summaryField,
+            String contentField,
+            float[] queryVector,
+            float titleWeight,
+            float summaryWeight,
+            float contentWeight,
+            int k,
+            int numCandidates,
+            Query filter
+    );
+
+    /**
+     * 랜덤 점수를 위한 function_score 쿼리 생성
+     *
+     * @param randomSeed 랜덤 시드
+     * @param randomWeight 랜덤 가중치
+     * @return function_score 쿼리
+     */
+    Query createRandomScoreQuery(long randomSeed, double randomWeight);
+}