검색어 자동완성(Query Auto-Completion, QAC)은 사용자가 입력하는 동안 완성을 제안하여 검색 효율성을 향상시키는 현대 검색 시스템의 중요한 기능이다. 그러나 기존 방법론은 기본적인 도전 과제에 직면해왔다. 기존의 검색 및 랭킹 파이프라인은 장단기적인 커버리지가 낮고 방대한 기능 엔지니어링이 필요하며, 최근 생성 방법은 남다른 상상력과 안전 위험에 직면한다. 본 논문에서는 QAC를 검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation, RAG) 및 다중 목적 직접 선호 최적화(Direct Preference Optimization, DPO)를 통해 종단 간 리스트 생성으로 재정의하는 통합 프레임워크를 제안한다. 우리의 접근 방식은…

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