AI로 여행 상품 운영 자동화!
by DD
7개월 전
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AI를 활용하여 여행 상품의 카테고리 매칭, 번역, 상품 등록을 자동화함
JdbcTemplate + BatchUpdate 방식을 통해 데이터 적재 속도 2.6배 향상을 달성함
LLM Hallucination 방지를 위해 Temperature 조절 및 Prompt 구조화를 적용함
데이터 통합 모델 설계 및 최적화
공급사별 상이한 데이터 구조를 통합하기 위해 표준 데이터 모델을 설계했다. GPT와 Claude Code를 활용하여 스키마 분석 시간을 단축했다. 따라서 JdbcTemplate.batchUpdate와 Upsert 쿼리를 조합하여 데이터 적재 성능 2.6배 향상을 달성했다.
LLM 기반 카테고리 매칭 전략 비교
LLM을 활용한 카테고리 매칭 정확도 개선을 위해 다양한 전략을 테스트했다. 1차 + 2차 카테고리 정보 통합 매칭 방식을 통해 LLM이 전체 카테고리 구조를 고려하도록 했다. 결과적으로 운영 효율 향상 및 일관성 보장을 이루었다.
LLM Hallucination 방지 및 Prompt 고도화
LLM의 Hallucination을 방지하기 위해 Temperature 조절 및 Prompt 구조화를 적용했다. 구체적으로, 필드 단위 추출을 명시하여 상품 정보 추출 정확도를 높였다. 따라서 상품 정보 구조화를 통해 사용자 경험을 개선했다.
