AI로 여행 상품 등록, 30초 만에 5,000개!
수작업으로 진행되던 여행 상품 등록 과정을 AI 기반 자동화 시스템으로 전환
AI는 번역, 상세 페이지 생성, 카테고리 자동 분류 등 세 가지 핵심 역할 수행
수동 등록 시 하루 20개였던 상품 등록량이 5,000개 이상으로 대폭 증가
퓨샷 러닝(Few-shot Learning)을 활용하여 AI 결과물의 품질을 관리하고, 연동사별 맞춤형 상세 페이지 제공
스크립트에서 시작하여 플랫폼으로 진화, 향후 연동사 확장 및 기능 고도화 계획
AI를 활용한 상세 페이지 자동 생성
본문에서는 AI가 연동사 데이터를 분석하여 11가지 컬러 테마(Color Theme)와 두 가지 레이아웃(Layout) 중 적절한 것을 선택하여 상세 페이지를 생성한다고 설명한다.
이미지 자동 배치, 매력적인 문구 삽입, 옵션/캘린더/대표 이미지 갱신을 통해 실제 판매(On-sale)까지 자동화
기존 담당자별 상이했던 작성 스타일을 일관된 레이아웃(Consistent Layout)과 톤으로 통일
다크 모드(Dark Mode) 및 라이트 모드(Light Mode) 지원과 모바일 환경에 최적화된 문장 길이 조절
퓨샷 러닝(Few-shot Learning) 기반 AI 품질 관리
AI 결과물의 품질 유지를 위해 퓨샷 러닝(Few-shot Learning) 방식을 활용하여, 실제 잘 팔리는 상품 50~60개의 상세 페이지와 제목을 JSON 데이터(JSON Data)로 AI에게 제공한다.
국가, 카테고리, 대륙, 판매량 등 기준으로 스코어(Score)를 매겨 유사한 맥락(Similar Context)의 예시를 AI 프롬프트에 주입
연동사별 맞춤형 컨텍스트(Context) 제공: GYG는 “미코노스 슈퍼 파라다이스 해변”과 같은 제목, 재팬티켓은 “야키니쿠 · 니쿠야노꼬 · 도시명” 형태의 메뉴 포함 상세 페이지 생성
AI 환각(Hallucination) 방지를 위해, 실제 판매 데이터를 기반으로 학습
전략 패턴(Strategy Pattern)을 활용한 연동사 확장
새로운 연동사 추가 시 전략 패턴(Strategy Pattern)을 적용하여 시스템 확장의 유연성을 확보했다.
상품 자동화 API 호출 시 Redis 큐(Redis Queue)에 저장, 배치(Batch)가 주기적으로 컨슈밍(Consuming)
워커(Worker)가 병렬 처리 후 결과를 수집하여 Slack으로 성공/실패 및 비용 리포트(Cost Report) 전송
데이터 격리 아키텍처(Data Isolation Architecture)를 통해 연동사별 데이터 관리 용이
결과적으로, 새로운 연동사 추가 시 코드 변경 없이(Zero Code Change) 새로운 전략만 구현하면 된다.
비용 최적화를 위한 캐시(Cache) 재사용
대량 등록을 위한 비용 최적화를 위해, 변하지 않는 스타일 레퍼런스(Style Reference)와 규칙은 시스템 프롬프트(System Prompt)에 넣어 캐시(Cache) 재사용을 극대화했다.
상품별로 달라지는 정보만 개별 요청(Individual Request)으로 전달하는 구조
향후 아키텍처 개선을 통해 배치 API(Batch API) 도입을 고려하여 비용 절감 계획
기존 프로세스 대비 상품 하나당 소요 비용을 절감하여, 대량 등록 시 비용 효율성(Cost Efficiency) 확보
결과적으로, 데이터 미저장 정책(Zero-Retention Policy)을 통해 개인정보 보호 및 비용 절감 효과를 동시에 달성했다.
AI 기반 카테고리 자동 분류
AI는 표준 카테고리와 노출 카테고리(Exposure Category) 두 가지를 자동으로 분류한다.
표준 카테고리의 경우 T&A API에서 허용된 카테고리 트리(Category Tree)를 가져와 시스템 프롬프트에 주입
노출 카테고리는 연동사 제공 위도·경도 기반 리전 매처 API(Region Matcher API)와 매핑 테이블(Mapping Table)을 거쳐 후보 목록 추린 후 AI 최종 선택
AI 환각(Hallucination) 방지를 위해, 정확한 카테고리 매칭을 위한 학습 데이터 구축
결과적으로, 상품 등록 시 수동 분류(Manual Classification)의 번거로움을 해소하고, 정확도를 향상시켰다.
