
GenRec: An LLM-Backed Recommendation Ranker at Netflix
넷플릭스가 수천 개의 수작업 피처에 기반한 추천 랭커를 대체할 후보로 LLM 기반 랭커 GenRec을 만들고, 기존 랭커와 비교한 결과를 공개했다. GenRec은 시청 이력을 텍스트로 서술해 프리필 한 번으로 카탈로그 전체의 점수를 계산하며, 사후 학습 라벨을 40분의 1만 쓰고도 대규모 A/B 테스트에서 통계적으로 유의한 개선을 얻었다.

넷플릭스가 수천 개의 수작업 피처에 기반한 추천 랭커를 대체할 후보로 LLM 기반 랭커 GenRec을 만들고, 기존 랭커와 비교한 결과를 공개했다. GenRec은 시청 이력을 텍스트로 서술해 프리필 한 번으로 카탈로그 전체의 점수를 계산하며, 사후 학습 라벨을 40분의 1만 쓰고도 대규모 A/B 테스트에서 통계적으로 유의한 개선을 얻었다.

Netflix가 수천 개의 마이크로서비스 의존성을 실시간으로 보여주는 Service Topology를 어떻게 설계했는지 — eBPF·IPC·트레이싱 세 소스를 독립 그래프로 두고 필요할 때 통합 뷰로 합치는 다층 아키텍처.