feat(recommender-core): NL-controllable, self-evolving, domain-pluggable 추천 모듈로 일반화

[minsing-jin]

배경 (Why)

현재 Hedwig는 "내가 보고 싶은 정보를 선별"하는 personal information curation에 특화되어 있음.
하지만 이미 Hedwig가 가지고 있는 자산 — algorithm.yaml(추천 정책 DSL), nl-editor(자연어로 알고리즘 조작), meta-evolution 루프 — 는 본질적으로 도메인 무관한 control plane.

이 control plane을 분리해서 모듈화하면, 같은 엔진으로 다음이 가능해짐:

• 정보 큐레이션 (현재 Hedwig)
• 음악 추천
• 읽을거리 / 콘텐츠 추천
• (장기) 사람간 추천

차별화 (What's the moat)

SOTA 베이스라인은 분리해서 보면 다 존재:

• 프레임워크: RecBole, Microsoft Recommenders
• Generative rec: Meta HSTU, Google TIGER, Pinterest PinnerSAGE
• LLM-based: P5, RecSys-LLM, instruction-tuned rec
• 대화형 rec: CRSLab

하지만 "자연어로 알고리즘을 조종 + 셀프 진화 + 도메인 플러그인" 세 축을 동시에 묶은 건 메인스트림에 없음.
경쟁축은 "더 나은 ranker"가 아니라 "비전문가가 텍스트로 추천 정책을 빚을 수 있는 OS".

제안 아키텍처

┌─────────────────────────────────────────────┐
│  recommender-core (분리 대상)                │
│  ┌─────────────────────────────────────┐   │
│  │ algorithm.yaml DSL (정책 표현)        │   │
│  │ nl-editor       (자연어 → DSL)        │   │
│  │ meta-evolve     (정책 자체의 진화)    │   │
│  │ domain adapter interface            │   │
│  └─────────────────────────────────────┘   │
│              ↑ plug-in ↑                    │
│  ┌──────────┐ ┌─────────┐ ┌────────────┐   │
│  │ hedwig   │ │ music   │ │ articles   │   │
│  │ (info)   │ │ adapter │ │ adapter    │   │
│  └──────────┘ └─────────┘ └────────────┘   │
└─────────────────────────────────────────────┘

핵심 원칙: embedding/ranker 같은 무거운 모델은 도메인 SOTA를 plug-in으로 받아쓰고, 우리는 control + evolve 레이어만 소유.

리스크 / 트레이드오프

• 일반화하면 도메인 특화 모델 대비 quality gap 생김 → adapter 패턴으로 mitigate
• "사람간 추천"은 양면시장 + 윤리 이슈가 무거움 → 첫 generalization 타겟에서 제외, 음악/읽을거리부터
• generic하게 만들수록 Hedwig 본체와의 결합도가 약해질 수 있음 → reference impl로 Hedwig를 유지하며 추출

다음 한 걸음 (Spike)

• ooo interview로 5~7개 질문 돌려서 generalization 범위 / 차별화 축 / 첫 도메인 확정
• Hedwig 본체에서 control plane(algorithm.yaml + nl-editor + meta-evolve)이 어디까지 도메인 비종속인지 audit
• domain adapter interface 초안 (input schema, candidate generator, feature provider, ranker contract)
• 두 번째 도메인(음악 or 읽을거리) PoC 어댑터 — 같은 control plane으로 동작 검증

성공 기준

• Hedwig 본체가 recommender-core 위에서 동일하게 동작 (regression 없음)
• 두 번째 도메인 어댑터가 algorithm.yaml 한 파일 + 어댑터 구현만으로 붙음
• 자연어 명령("주말엔 새로운 장르 더 보여줘")이 도메인 무관하게 동작