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‘선물하기 와인 탐험’ LLM 대화형 서비스 개발기 / if(kakaoAI)2024
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‘선물하기 와인 탐험’ LLM 대화형 서비스 개발기 / if(kakaoAI)2024

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AI 핵심 요약

와인 상품을 잘 모르거나 매장에서 취향을 설명하기 어려운 사용자가 대화로 선물하기 상품을 찾도록 카카오톡 채널 기반 ‘와인 탐험’을 개발했다. LLM에 대화를 전적으로 맡기지 않고 의도 분석과 여섯 가지 대화 분기로 흐름을 제어했으며, Redis 세션 정보와 RabbitMQ 처리 구조를 활용해 대화 맥락을 관리했다. 상품·와인 지식 데이터는 Elasticsearch 기반 RAG로 검색했으며, 상품 상세 이미지의 OCR과 위키피디아 문서 구조화로 검색 자료를 만들고 조건 누적·갱신 가중치 정책으로 추천을 보완했다. 서비스는 출시됐고, 발표에서는 커머스 대화형 서비스에서 구조화된 흐름과 신뢰할 수 있는 검색 자료가 환각을 줄이고 적절한 상품 추천을 돕는다는 점을 공유했다.

  • 대화형 커머스에서는 자유로운 대화보다 추천·정보 제공 같은 비즈니스 액션이 적절한 시점에 실행되도록 흐름을 설계하는 것이 중요하다.
  • 의도 분석 결과와 핵심 선호 정보를 세션에 저장하면 여러 턴에 걸쳐 조건을 누적하고 반복 질문을 줄일 수 있다.
  • 상품 검색에서는 기존 조건을 유지하되 새로 갱신된 조건에 더 높은 가중치를 주어 사용자의 최신 의도를 반영한다.
  • 검색 조건을 만족하는 상품이 없을 때는 조건을 조용히 버리지 말고, 충족하지 못한 항목을 응답에서 설명한다.
  • LLM 응답은 입력이 같아도 달라질 수 있으므로, 멀티턴 대화 테스트와 이슈 판별을 자동화해 회귀 검증 부담을 낮춘다.

소개

사용자와의 대화를 바탕으로 선물하기 와인상품을 추천하는 LLM 대화형 서비스 구현 사례를 소개합니다. 선물하기 와인픽업서비스를 더 재미있고 자유롭게 사용할 수 있는 톡서비스. LLM 기반의 선물하기 와인상품 추천 서비스를 개발하고 출시하기까지의 경험을 소개하고 대화흐름 제어 아키텍처와 실제 상품을 찾아내는 RAG 기법을 공유하고자 합니다. #LLM #NLP #RAG #Data 광고커머스 AI 기술 조직에서 ML기반 데이터와 서비스를 만들고 있는 Ethan입니다. 카카오 커머스의 AI 엔지니어 Summer입니다. AI 기술 조직에서 데이터 엔지니어링, 상품 추천 및 탐색 분야의 작업을 진행하고 있는 Daniel입니다. 발표자료 보기 👉 https://speakerdeck.com/kakao/ifkakao24-60 if(kakaoAI)2024에 대한 자세한 정보는 👉 https://if.kakao.com #카카오 #이프카카오 #개발자컨퍼런스 #AI #기술 #개발 #ifkak...

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