연구진은 채용 업무의 효율성을 높이기 위해 LLM(대규모 언어 모델)으로 생성한 데이터를 활용하여 의미적 재순위화 시스템 'Mira-Embeddings-V1'을 개발했어요.
Mira-Embeddings-V1은 실제 채용 공고(JD)를 기반으로 5단계 프롬프트 파이프라인을 구축하여 다양한 긍정 및 난이도 높은 부정 샘플을 생성하고, 이를 통해 의미 공간을 다듬어요.
실제 채용 공고 300건으로 테스트한 결과, Mira-Embeddings-V1은 기존 모델 대비 Recall@50을 68.89%에서 77.55%로, Precision@10을 35.77%에서 39.62%로 향상시켰어요.