Fine-tuning 없이, 프롬프트 엔지니어링으로 메뉴 이미지 검수하기 #우아콘2024 #우아한형제들
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AI 핵심 요약
사람이 하루 1만 건 이상 처리하던 배달의민족 메뉴 이미지 검수를 자동화하기 위해, 별도 파인튜닝 없이 GPT 비전과 프롬프트 엔지니어링을 적용했습니다. 정책을 구체적인 항목으로 나누고 유관 부서와 범위를 맞추며 프롬프트를 반복 수정했고, JSON 출력과 파라미터 조정으로 응답의 구조와 일관성을 개선했습니다. 영어 프롬프트로 토큰과 응답 시간을 줄이는 한편, 객체를 정확히 탐지해야 하는 경우에는 별도 파인튜닝 모델을 쓰고 저작권처럼 판단이 까다로운 항목은 사람 검수로 넘겼습니다. 자동 검수 기능을 서비스에 적용해 기존보다 검수 시간을 99.98% 단축했으며, 문제 정의와 모델의 한계를 초기에 함께 검토해야 한다는 점을 배웠습니다.
- 정책 문구는 모호한 표현을 피하고, 실제 사례를 바탕으로 적용 범위와 예외를 구체화하세요.
- 모델의 판단 근거와 서비스에서 필요한 결과 형식을 먼저 정한 뒤 JSON 출력이나 JSON 모드로 구조화하면 후처리가 쉬워집니다.
- 사실 기반 분류에는 temperature와 top-p를 낮춰 보고, 이미지 설명을 먼저 생성한 뒤 판정하는 단계적 접근도 검토하세요.
- 프롬프트만으로 해결하기 어려운 객체 위치 판별이나 저작권 판단은 전용 모델 또는 사람 검수와 결합해야 합니다.
소개
[WOOWACON2024 세션 다시보기] 👉 세션 설명 ㅤ 메뉴 이미지의 품질 검수를 프롬프트 엔지니어링을 통해 GPT로 자동화한 여정을 소개합니다. 배달의민족의 수많은 음식 메뉴 사진을 사람이 하나하나 검수하던 과정을 어떻게 GPT로 자동화했는지, 그리고 그 과정에서 겪었던 다양한 시행착오와 배움을 공유합니다. ㅤ 👉 발표자 소개ㅤ 김태정, PM 오혜진, 데이터 분석가
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