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[팀네이버 컨퍼런스 DAN25] 부동산 매물 검색의 혁명 대화형 AI로 구현하는 검색-분석-투자 통합 생태계
DAN 2025 네이버 · YouTube
AI 핵심 요약
기존 부동산 필터 검색은 조건이 고정되어 있고, ‘회사에서 도보 30분 이내’처럼 복합적인 요구를 표현하기 어려웠다. 이를 개선하기 위해 자연어로 매물을 찾는 AI 집찾기를 만들고, 부동산 맥락을 프롬프트에 제공하며 마이크로프롬프트와 Kotlin 코루틴 병렬 처리, 프롬프트 캐시, OpenSearch를 적용해 검색 품질과 응답 속도를 개선했다. 투자 분석 보고서는 섹션·플랜·도메인 에이전트·툴셋의 4계층으로 구성하고, 본문 분석을 바탕으로 배경·결론·서론을 생성해 토큰 제약과 섹션 간 불일치를 다뤘다. 발표에서는 향후 MCP 기반 확장과 LTV·DSR 및 대출 정보를 매물 검색에 연결해 검색부터 투자 분석, 구매력 확인까지 이어가는 방향을 제시했다.
- 자연어 검색은 고정 필터로 표현하기 어려운 거리·생활 조건을 매물 검색 조건으로 바꿀 수 있다.
- 프롬프트를 작은 단위로 나누고 독립 작업을 병렬화하면 토큰 부담과 응답 지연을 줄이는 데 도움이 된다.
- 매물 조건과 좌표 검색이 복잡하다면 RDB 조인만으로 해결하기보다 OpenSearch 같은 검색 엔진을 검토할 수 있다.
- 보고서 생성에서는 섹션을 독립적으로 만들기보다 핵심 요약을 다음 단계에 전달해 일관성과 토큰 사용량을 함께 관리할 수 있다.
- 에이전트가 실제 데이터를 활용하도록 내부·공공·외부 데이터와 이를 조회하는 도구를 역할별로 구성한다.
소개
[팀네이버 컨퍼런스 DAN25] 부동산 매물 검색의 혁명 대화형 AI로 구현하는 검색-분석-투자 통합 생태계 본 세션에서는 대용량 부동산 데이터에서의 AI 검색 혁신과 LLM 토큰 제약을 극복한 보고서 자동 생성 시스템의 설계 경험, 그리고 구매력 기반 통합 서비스로의 미래 발전 방향을 공유하려 합니다. 목차 1. AI 집찾기 - AI 집 찾기 서비스 소개 - AI 집 찾기 기술 소개 - 앞으로의 AI 집 찾기의 변화 2. AI 부동산 Report - 전문가 수준의 투자 분석 자동화 - LLM 토큰 제약 극복을 위한 아키텍처 설계와 운용 노하우 - 다층 AI 에이전트 협업을 통한 복합 분석 시스템 구축 3. AI 집찾기 + 대출 - 구매력 기반 맞춤 서비스 - 개인 금융정보와 부동산 검색의 통합 설계 - 실제 구매 가능한 매물만 노출하는 혁신적 접근 강연 대상 - 대용량 데이터에서 자연...
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