기술 블로그 모음

네이버는 호텔 검색이 다루는 범위를 대폭 확대하고 더 풍성한 결과를 제공하기 위해, 검색 엔진을 전환하고 대형 언어 모델(Large Language Model, 이하 LLM)을 도입했습니다. 그 결과 검색 품질과 사용자 경험 모두에서 큰 변화를 이끌어냈습니다. 이 글에서는 기존 문제점과 이를 해결하기 위한 접근법, 그리고 얻은 결과를 실제 사례와 함께 살펴보겠습니다. 문제와 해결 기존 호텔 검색 엔진은 짧은 질의에는 강하지만 다루는 범위는 좁았기에 새로운 유형의 질의 대응이 필요했습니다. 이를 위해 '호텔 검색 의도가 있지만 호텔 검색 결과가 노출되지 않는 질의'를 찾고 우선순위를 정하는 것이 핵심 과제였습니다. 블로그로 유입된 질의 중 호텔 관련 글을 클릭한 질의를 수집하고, LLM을 활용해 호텔 검색 의도가 있는 질의만 선별했습니다. 이렇게 확보한 데이터를 기반으로 검색 품질을 개선했습니다. 블로그에서 장소(Point of Interest, 이하 POI) 기본 정보를 추출해 네이버 POI 플랫폼과 매핑하여 검색 결과의 커버리지를 확장하고, 다국어 음차 변환 및 번역 모델을 도입해 언어 장벽을 해결했습니다. 또한, 키워드 및 스니펫 자동 추출, 이미지 검색 개선을 통해 검색 품질을 높였습니다. 예시를 소개드릴게요. 문제 1: 복잡한 검색 의도 처리의 어려움 예시: '도쿄 수영장이 있는 깨끗한 호텔' 같은 복잡한 질의는 기존 검색 엔진으로 검색할 수 없었습니다. 해결: LLM을 활용해 사용자의 검색 질의를 정밀하게 분석해 복잡한 질의 처리 능력을 강화했습니다. 블로그에서 POI 정보를 추출해 네이버 POI 플랫폼과 매핑했고, 블로그 글로부터 검색에 사용할 키워드('수영장', '깨끗한' 등)를 폭넓게 확보했습니다. 이를 통해 관련 호텔이 풍부하게 검색되고 검색 근거도 노출될 수 있도록 개선했습니다. 더불어 LLM을 이용해 오타와 정타 데이터를 생성 및 학습하여 오타 교정 기능도 탑재했습니다. 문제 2: 다국어 검색의 한계 예시: '호텔 한큐 레스파이어 오사카'는 한국인 여행자들에게 인기가 많은 호텔인데요, 영문명인 'Hotel Hankyu Respire Osaka'를 흔히 '호텔 한큐 리스파이어 오사카'라고 읽기도 하지만 '리스파이어'라는 한글 키워드가 없기 때문에 '한큐 리스파이어 오사카'로는 검색할 수 없었습니다. 해결: 다국어 음차 변환과 번역 모델을 도입해 한국어뿐 아니라 영어, 일본어 등 다양한 언어의 호텔 명칭을 발음하는 방식을 고려해 키워드를 확장했습니다. 이제 해외 호텔 검색도 훨씬 쉬워졌습니다. 문제 3: 콘텐츠 및 시각적 정보의 부족 예시: 사용자가 '도쿄 야경 호텔'을 검색했을 때에는 대표 사진에 글자만 잔뜩 나열된 결과보다는 야경이 보이는 사진, 야경과 관련된 리뷰 등 관련도 높은 직관적인 정보를 원할 것이라고 생각했습니다. 해결: 블로그 데이터를 활용해 키워드와 스니펫을 자동 추출하고 이미지 검색을 강화했습니다. 사용자가 사진과 함께 원하는 정보를 한눈에 파악할 수 있도록 개선했습니다(서비스 반영 준비 중). 문제 4: 튼튼한 시스템을 구축하고 검색 품질 유지하기 POI 데이터 관리를 XBU(eXtended Business Utility, 국내/해외 POI와 관련 데이터 통합 관리 및 파이프라인 운영 플랫폼)로 전환하여 글로벌 확장성을 확보하고 증분 색인 시스템을 구축해 실시간 검색 반영이 가능하도록 했습니다. 클라우드 서빙 플랫폼 CLOUS3.0을 통해 검색 인프라를 자동화하여 보다 튼튼한 검색 시스템을 구축했습니다. 검색 엔진을 기존 Elastic Search에서 네이버 자체 검색 엔진 Nexus로 전환해 질의 분석 정확도를 높이고, 보다 복잡한 질의에 유연하게 대응할 수 있도록 했습니다. 마지막으로, 검색 품질을 유지하기 위해 자동 품질평가 도구를 구축했습니다. 검색 질의에 대한 적절한 검색 결과를 벤치마크 데이터로 만들고, 품질 비교 및 데일리 모니터링을 통해 검색 로직의 타당성을 지속적으로 검증하고 있습니다. 네이버 호텔 검색, 이렇게 달라졌습니다 전년 동일 월 대비 다음과 같은 성과를 얻었습니다. 클릭 수: 전년 대비 70% 상승 – 더 많은 사용자가 원하는 결과를 클릭했습니다. 호텔 예약 건수: 비수기임에도 불구하고 19% 증가 – 검색 품질 개선이 곧 예약으로 이어졌습니다. 사용자 수 증가: 모바일 기준 16% 증가 - 더 많은 사용자가 호텔 검색을 경험했습니다. 검색 커버리지: UQC(Unique Query Count) 450% 상승, QC(Query Count) 157% 상승 – 호텔 검색의 대응 범위가 효과적으로 확대되었습니다. 다국어 검색 성능 개선: 다국어 대응 전후 UQC 13% 상승, QC 3% 상승 – 다국어 질의 처리로 대응 질의가 확대되었습니다. 시각적 정보 강화: 이미지 검색으로 사용자 경험이 한층 풍부해졌습니다. 마치며 네이버 호텔 검색을 개선하는 과정에서 여러 기술적 도전을 겪었습니다. 이에 대한 자세한 내용은 다음 글에서 이어서 설명하겠습니다. LLM 성능을 sLLM(small-Large Language Model)로 압축하며 성능을 유지해야 함 지식 증류(Knowledge Distillation) 기법과 고도의 프롬프트 엔지니어링을 활용 블로그에서 추출한 POI 정보가 불완전하거나 오타가 있는 경우 매칭이 어려움 고밀도 검색(Dense Retrieval) 기반의 POI 매칭 시스템을 도입하고 Milvus DB를 활용해 정확도 92% 이상 증가 새로운 데이터를 학습하면 기존 지식을 잊는 파괴적 망각(Catastrophic Forgetting) 문제 발생 Layer-wise Discriminative Learning Rate과 Domain-Adaptive Pre-training으로 해결 저희는 LLM 기술을 활용해 사용자 중심의 호텔 검색 경험을 지속적으로 혁신해 나가고 있습니다. 곧이어 반응형 이미지/리뷰 스니펫 결과를 서비스 오픈할 예정이고, 검색 컨텐츠의 커버리지도 지속적으로 높여갈 예정입니다. 호텔 검색에 이어 2025년 올해 저희의 목표는 여행 검색 결과를 개선하는 것입니다. 여행 준비가 네이버를 통해 더 편리하고 스마트해질 수 있도록, 앞으로도 기술적 발전과 사용자 경험 개선에 집중하겠습니다. 해당 글은 N INNOVATION AWARD 2024 특집편으로 수상작 'LLM과 함께 호텔 검색의 한계를 넘다'의 수상팀에서 작성해주셨습니다. N INNOVATION AWARD는 2008년부터 이어진 네이버의 대표적인 사내 기술 어워드로 매년 우수한 영향력과 성과를 보여준 기술을 선정하여 축하와 격려를 이어오고 있습니다.

      [3월 첫째주] 알약 스미싱 알림 본 포스트는 알약M 사용자 분들이 '신고하기' 기능을 통해 알약으로 신고해 주신 스미싱 내역 중 '특이 문자'를&nbsp...

      안녕하세요? 이스트시큐리티 시큐리티대응센터(이하 ESRC)입니다.   국내 기관에서 개최하는 통일 분야 교육 프로그램 지원서 파일을 이용한 워터링 홀 공격이 발견되어 관련자분들의 각별한 주의가 필요합니다.    워터링 홀 공격이란? 공격 대상이 자주 방문하는 웹사이트에 미리 악성코드를 심...

요즘 우리나라는 어느 회사든 글로벌 진출을 염두에 두고 있습니다. 대부분의 분야에서 우리나라 시장은 가파른 속도로 축소될 전망이므로 해외 진출은 하고 싶은 것이 아닌 할 수밖에 없...

리디의 적극적인 대응으로 콘텐츠 불법 유통과 피해 확산을 막을 수 있었다. The post 리디, DRM 해제기 불법 공유 텔레그램 채널 폐쇄 이끌어 appeared first on 리디주식회사 RIDI Corporation.

NGINX App Protect WAF V5 – 기존 NGINX 통합 설치 가이드 이 포스트는 기존에 NGINX가 설치된 인스턴스에 NGINX App Protect WAF V5(NAP WAF)를 추가로 설치하여 통합하는 방법을 설명합니다. app-protect-module 패키지를 설치하고, Docker를 통해 waf-enforcer, wa...

안녕하세요, 이스트시큐리티입니다.   통합 보안 전문 기업, 이스트시큐리티가 오는 3월 19일(수)부터 3월 21일(금)까지 일산 KINTEX에서 개최되는 eGISEC 2025 전자정부 정보보호 솔루션페어에 참가하여 기업 고객을 위한 더욱 강력한 보안 대응 전략을 제시합니다!   이번 eGISEC 2025에서는 이스트시큐리티...

인터넷에서 원하는 정보가 나오지 않아 답답했던 적 있나요? 하이퍼클로바X는 방대한 데이터 속에서 길잡이처럼 원하는 정보를 쏙쏙 찾아주는 기술을 가지고 있다는데요. 대체 어떻게 길을 찾고 있는 건지, 한 번 알아볼까요? 연결의 힘 보험 약관 수백 페이지, 내가 원하는 정보는 어디에..? 연말정산 항목에서 내게 해당하는 정보를 빠르게 찾을 수 있을까? 이...

안녕하세요, 당근 프로덕트 디자이너 Ina입니다.당근의 웹사이트를 알고 계신가요? 당근 웹사이트에서는 당근의 다양한 서비스를 앱 설치 없이도 만나볼 수 있는데요. 사용자들에게 당근의 매력을 알리는 중요한 창구예요.당근 웹사이트: https://www.daangn.com/Karrot 글로벌 웹사이트(캐나다): https://www.karrotmarket.com/ca/Karrot 글로벌 웹사이트(일본): https://www.karrotmarket.com/jp/이번 글에서는 당근의 글로벌 서비스 Karrot의 사용자들이 웹에서도 당근을 쉽게 만날 수 있도록, 북미와 일본 지역을 대상으로 검색 엔진 최적화(SEO)를 강화하고 자연스럽게 앱 설치로 이어지는 매물 중심 탐색 경험을 개선한 웹사이트 프로젝트를 공유해보려고 해요.SEO란 무엇일까요?SEO(Search Engine Optimization)는 검색 엔진 최적화를 의미해요. 구글이나 네이버 같은 검색엔진에서 사용자가 원하는 정보를 검색했을 때, 당근의 웹사이트가 상단에 노출되도록 만드는 작업이에요.예를 들어, “중고 아이폰 15”라는 키워드를 검색했을 때 당근 웹사이트가 검색 결과 첫 페이지에 노출된다면, 더 많은 사람들이 사이트를 방문하게 될 거예요. 이는 곧 서비스 성장으로도 이어지겠죠.즉, SEO는 검색 결과에서의 노출뿐만 아니라 사용자와의 연결을 강화하는 필수 전략이라고 볼 수 있어요.SEO를 위한 유저 경험 만들기이 프로젝트의 핵심은 당근 웹사이트의 검색 랭킹을 높이기 위해, 다음 세 가지 요소를 충족시키는 것이었어요:관련성(Relevance): 사용자가 실제로 원하는 키워드와 유용한 콘텐츠 제공품질(Quality): 신뢰도를 높이는 양질의 콘텐츠 및 백링크사용성(Usability): 모바일 친화성, 페이지 속도, 보안 등 사용자 중심의 사이트 환경위와 같은 기술적인 SEO 목표를 달성하면서, 동시에 사용자 만족을 높이기 위해선 어떤 경험이 필요할까요?저는 이 문제를 해결하기 위해 당근의 디자인 원칙 세 가지와 검색 랭킹을 높이기 위한 기술적 솔루션 세 가지를 매칭해보고자 했어요.연결된 경험 — 관련성(Relevance)직관적인 경험 — 품질(Quality)사용자를 위한 개선 — 사용성(Usability)(참고) 당근의 디자인 원칙 7가지1. 연결된 경험2. 사용자를 위한 개선3. 직관적인 경험4. 하나의 화면 하나의 목표5. 단순한 시각 요소6. 적절한 피드백7. 간결한 문구1. 관련성(Relevance)을 위해 ‘연결된 경험’을 제공해요맥락에 맞는 키워드를 배치해요사용자들이 실제로 많이 검색하는 키워드를 자연스럽게 배치하고자 검색 결과 페이지에 필터를 추가했어요.필터는 탐색 편의를 높여요. 동시에 필터에 포함된 키워드가 검색 결과에도 노출되죠. 따라서 사용자 경험과 SEO 모두에 긍정적인 영향을 줘요.그 외에도 검색창 아래에 인기 키워드를 배치하는 등 키워드가 노출되는 곳을 다양하게 늘려나가고자 했어요.지역 설정 기능을 제공해요당근을 떠올리면 가장 먼저 생각나는 ‘동네’ 키워드를 웹사이트에 녹여내기 위해, 동네 설정과 검색 기능을 추가했어요.이를 통해 사용자는 동네에서 거래되는 물건을 쉽게 확인할 수 있게 되었어요. 또한 검색 엔진에서 ‘서초동’ + ‘소파’ 같은 지역 키워드를 함께 입력했을 때도 자연스럽게 당근 웹사이트를 만나볼 수 있게 되었어요.2. 품질(Quality)을 위해 ‘직관적인 경험’을 제공해요카테고리 목록을 추가해요글로벌 Karrot은 중고거래 서비스만 제공하고 있어요. 그래서 카테고리 페이지를 추가해 사용자들이 어떤 카테고리가 있는지 한눈에 파악하도록 돕고, 카테고리 자체로도 검색 결과가 보일 수 있도록 개선했어요.카테고리 자체가 검색 결과가 되도록 노출하기카테고리도 하나의 검색 결과로 만들며 검색 엔진에 노출되도록 개선했어요브레드크럼(Breadcrumb)을 추가해요“홈 > 부동산 > 매물”처럼 현재 위치와 다음 동선을 한눈에 파악할 수 있도록 내비게이션 흐름을 구성했어요.브레드크럼(Breadcrumb)은 사이트 품질을 높여요. 동시에 사용자에게 지금 어느 페이지에 있고 이전에 어떤 페이지를 거쳤는지를 명확히 알려줘, 직관적인 탐색 경험을 강화해요.3. 사용성(Usability)을 위해 사용자를 위한 개선을 만들어요반응형 디자인글로벌의 다양한 디바이스 환경을 고려해, 화면 크기에 따른 배치·컴포넌트를 6가지 브레이크포인트로 정교하게 설계했어요. 그 결과, 모바일 디바이스·태블릿·웹 등 다양한 환경에서도 웹사이트를 불편함 없이 이용할 수 있게 되어, 사용성(Usability)이 크게 향상됐어요.결과배포 한 달 이후의 결과예요🇨🇦 북미(캐나다): Impression(노출) 약 20배 성장, 클릭이 2배 성장했어요.배포 이후의 성장 그래프🇰🇷 한국 (24년 11월 초에 동일한 UX/UI로 개편) : 월 접속자 수 약 43% 상승했어요. (기존 426만 → 610만)마치며이번 프로젝트는 ‘관련성(Relevance)’, ‘품질(Quality)’, ‘사용성(Usability)’의 세 가지 핵심 요소를 사용자 중심의 디자인으로 풀어낸 SEO 전략으로, 당근의 웹사이트가 더 많은 사용자에게 노출되고 건강하게 성장할 수 있는 발판을 마련한 프로젝트라 뜻깊게 참여할 수 있었어요.이 프로젝트에 함께해 준 토니, 리바이, 리아, 헤일리, 해나, 브랜딩팀 리지, 쿄, 유니와 이어서 웹사이트를 널리 알리는데 애써주시는 SEO Growth 팀에게 응원과 감사의 마음을 전해요!건강한 SEO로 성장하는 웹사이트 만들기 was originally published in 당근 테크 블로그 on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story.

이 글에서는 글로벌 컨퍼런스인 COP29, CES 2025, WEF 2025에서 강조한 ESG 관련 메시지를 통해 ESG 경영에 영향을 미칠 수 있는 주요 이슈들을 재조명하고자 합니다.

이직 / 팀 이동 후 어색한 코드를 내 코드로 녹여내기까지의 여정을 공유합니다.

 # 들어가며 안녕하세요. NHN Cloud의 클라우드AI팀 이태형입니다. 로그 데이터가...

본 글은 2024년도 12월에 올리브영 테크플랫폼센터 오거나이저에 의해 작성되었습니다. 새로운 경험의 서막: 마곡의 한 호텔 연회장에 모인 올리브영 엔지니어들 2024년 11월 1…

이 전망은 삼성SDS 마케팅팀 MI그룹에서 2024년 말에 400여 명의 국내 IT 의사결정 관계자를 대상으로 실시한 설문 결과로서, 2025년도에 직면할 국내기업의 경영 환경과 IT 투자 전망 중 서비스산업을 집중 분석하였습니다.

안녕하세요, 누구나 쉽게 시작하는 클라우드 네이버클라우드(ncloud.com)입니다. #네이버클라우드 #네이버클라우드캠프 #네이버클라우드캠프서포터즈 지난 1월 17일 오후, 네이버 파트너 스퀘어 역삼에서는 '2024 네이버클라우드캠프 서포터즈 해단식'이 진행되었습니다. 서포터즈 분들은 지난 3개월간 엄청난 열정과 솜씨로 네이버클라우드캠프 소식들을 콘텐...

이 전망은 삼성SDS 마케팅팀 MI그룹에서 2024년 말에 400여 명의 국내 IT 의사결정 관계자를 대상으로 실시한 설문 결과로서, 2025년도에 직면할 국내기업의 경영 환경과 IT 투자 전망 중 유통/리테일 산업을 집중 분석하였습니다.

안녕하세요, 누구나 쉽게 시작하는 클라우드 네이버클라우드 ncloud.com입니다. 오직 네이버클라우드에서만 제조 솔루션사 통합 지원 프로그램 네이버클라우드는 제조 DX에 앞장서는 제조 솔루션사가 클라우드와 AI로 급변하는 기술 트렌드 속에서 경쟁력을 갖출 수 있게 돕습니다. 지금 바로 프로그램 지원하고 클라우드 사업 구조 안착 지원, 비용 절감 + ...

흔히 사용되는 AWS 제품 중 EC2, RDS, Fargate, Lambda의 비용을 줄이는 방법에 대해 알아보겠습니다. The post Reserved Instance & Savings Plan appeared first on NDS Cloud Tech Blog.

이번 블로그에서는 AWS Direct Connect의 개념, 구성 요소, 작동 방식, 주요 활용 사례를 알아보겠습니다. The post AWS Direct Connect(DX): 클라우드와 온프레미스를 연결하는 최적의 네트워크 솔루션 appeared first on NDS Cloud Tech Blog.

이 전망은 삼성SDS 마케팅팀 MI그룹에서 2024년 말에 400여 명의 국내 IT 의사결정 관계자를 대상으로 실시한 설문 결과로서, 2025년도에 직면할 국내기업의 경영 환경과 IT 투자 전망 중 제조산업을 집중 분석하였습니다.

안녕하세요. 올리브영에서 iOS 개발을 맡고 있는 럭셔Lee입니다. Let'Swift 2024 컨퍼런스에서 올리브영 부스를 운영하며 많은 iOS…

스마트폰을 바꾼 후 이전에 썼던 기기를 중고로 팔아보신 적 있으세요? ‘이 정도 상태의 기기면 어느 정도 가격대가 적당한 거지?’ 고민하며, 수많은 중고 매물 게시글을 일일이 확인하지는 않으셨나요? 이제는 LLM(대형 언어 모델) 덕분에 이렇게 번거롭고 어려웠던 작업이 훨씬 쉽고 빠르게 해결되고 있어요.이 글에서는 LLM을 활용해 중고거래 게시글에서 스마트폰 정보를 추출하고, 이를 통해 시세를 산출한 방법을 소개하려고 해요. 먼저 스마트폰 시세조회 서비스를 왜 만들게 됐는지 배경을 간단히 살펴본 후, LLM으로 게시글을 분류·정제하는 과정, BigQuery를 이용해 정보를 후처리하고 시세를 집계하는 과정, 마지막으로 벡터 DB 기반으로 유사 게시글을 추천하는 과정을 단계별로 소개해 드릴게요. LLM으로 사용자 경험을 효과적으로 개선할 방법을 고민 중인 분들에게 이 사례가 큰 도움이 되면 좋겠어요.스마트폰 시세조회 서비스의 모습스마트폰 시세조회는 왜 필요할까요?많은 중고거래 판매자들이 물품의 적절한 가격을 결정하는 걸 어려워해요. 개인 간 거래는 워낙 다양한 상품이 혼재되어 있기 때문인데요. 종류도 워낙 다양한데 상태도 가지각색이라, 물품의 정확한 시세를 한눈에 파악하기 어려운 거죠. 스마트폰을 예로 들면 단순히 같은 기종만 검색해서 끝날 일이 아니라, 사용 기간, 배터리 효율, 스크래치 여부 등 상태가 비슷한 기기가 얼마에 팔리는지 일일이 확인해야 하는 거예요.중고거래팀은 사용자가 물품의 시세를 한눈에 확인하고 더 쉽게 가격을 결정할 수 있도록, 아이폰, 갤럭시 기종을 대상으로 한 스마트폰 시세 조회 서비스를 테스트하기로 했어요. 다양한 물품 중 스마트폰을 베타 테스트 대상으로 선정한 이유는 다음과 같아요. 스마트폰은 제품 모델이 명확하고 게시글 수가 많아 데이터 기반 시세 계산에 유리해요. 또 판매 단가가 높아 가격 결정이 중요한 상품이기도 하고요.결과적으로 모델, 용량, 새 상품 여부, 스크래치 및 파손, 배터리 효율 등 구체적인 물품 상태에 따라 시세가 어느 정도인지 파악할 수 있는 서비스를 만들었어요. 예를 들어 사용자가 ‘아이폰 16 Pro 128GB’를 선택하고 필터에서 구체적인 ‘사용 상태’나 ‘배터리 성능’을 설정하면, 곧바로 그에 따른 시세 정보를 ‘OOO만원-OOO만원’과 같은 가격 범위의 형태로 확인할 수 있어요. 이번 프로젝트는 머신러닝을 활용해 당근 중고거래 데이터를 기반으로 정확한 시세를 제공한 첫 번째 시도로, 팀 내에서도 의미가 큰 프로젝트이기도 했는데요. 그럼 본격적으로 기능을 구현해 나간 과정을 단계별로 소개해 드릴게요.Step 1. 상품 정보 추출가장 큰 문제는 게시글에서 상품 정보를 추출하는 것이에요. 당근은 판매자의 글쓰기 허들을 낮추기 위해 중고거래 게시글에 구체적인 기종이나 물품 상태를 입력하도록 요구하지 않아요. 하지만 구체적인 물품 상태별로 스마트폰 시세를 제공하려면 모델, 용량, 새 상품 여부, 스크래치 및 파손 여부, 배터리 효율 등 여러 가지 다양한 조건을 알아내야 했어요.기존에는 이런 데이터를 추출하려면 복잡한 정규식을 만들거나 이에 특화된 ML 모델을 만들어야 했어요. 하지만 LLM을 도입하여 ‘모델명’, ‘용량’, ‘스크래치 여부’ 등을 추출할 수 있게 되었어요. 정규식이나 별도 모델을 구축할 때와 달리, 프롬프트 수정만으로도 추출 정확도를 높일 수 있어 공수가 매우 줄었어요.게시글에서 정보를 추출하는 과정 예시우선 타겟 게시글들을 정한 후 프롬프트 엔지니어링을 통해 결과물을 뽑았어요. 그 결과물을 채점하고 프롬프트를 수정하여 추출의 정확도를 높였어요. 만족할만한 성능이 나온 후에는 게시글이 생성될 때마다 LLM을 적용하여 사내 데이터 웨어하우스인 BigQuery에 적재하는 파이프라인을 구축했어요.BigQuery에 적재한 이후에는 데이터의 후처리를 거쳤어요. LLM 특성상 잘못된 분류를 하거나 허구의 정보를 생성하는 환각 문제를 완전히 피할 수는 없었어요. 특히 모델명을 추출하는 과정에서 나열한 기종 이외에 다른 이름으로 추출한다거나, 복잡한 기종 명의 경우 잘못된 이름으로 추출하는 경우도 있었어요.예를 들어, 1세대 갤럭시 폴드의 경우 “Galaxy Fold”지만 2세대부터는 “Galaxy Z Fold2”라는 이름을 가져요. 하지만 LLM은 “Galaxy Z Fold”나 “Galaxy Fold1”, “Galaxy Fold 1”처럼 사용자의 입력한 잘못된 모델명을 그대로 추출하는 경우가 있었어요.결국 프롬프트에서 모든 예외 케이스를 처리하기보다는, BigQuery View Table을 통해 2차 가공을 하기로 했어요. 아래 코드는 특정 스마트폰 시리즈(예: Galaxy Fold, Galaxy Flip 등)의 여러 가지 잘못된 표기를 정규화하는 SQL 예시예요. 이 로직을 만들 때도 GPT를 활용해 삽질 과정을 크게 줄였어요.-- Galaxy Fold 패턴 처리WHEN REGEXP_CONTAINS( REGEXP_REPLACE(REGEXP_REPLACE(item_name, r'\\s5G$', ''), r'(?i)(\\+|plus)', '+'), r'^Galaxy\\sFold($|\\s?\\d+)' ) THEN CASEWHEN REGEXP_CONTAINS( REGEXP_REPLACE(REGEXP_REPLACE(item_name, r'\\s5G$', ''), r'(?i)(\\+|plus)', '+'), r'^Galaxy\\sFold($|\\s?1)$' ) THEN 'Galaxy Fold'ELSE REGEXP_REPLACE( REGEXP_REPLACE( REGEXP_REPLACE(item_name, r'\\s5G$', ''), r'(?i)(\\+|plus)', '+' ), r'Galaxy\\sFold\\s?(\\d+)', 'Galaxy Z Fold\\\\1' )-- ...Step 2. 데이터 기반 시세 집계위 과정을 통해 정제된 모델명과 흠집, 배터리 용량 등에 대한 원시 데이터를 얻었어요. 이제 이 데이터들을 집계해서 시세 정보를 만들어낼 수 있어요. 데이터를 집계하고, 사용자분들에게 제공하는 데에는 BigQuery와 MySQL, 두 개의 저장소를 사용했어요. 각 저장소의 장단점이 다르다 보니 각각의 장점을 활용해 더 좋은 서비스를 만들어내기 위해서였어요. 두 저장소의 특징을 비교해 보면 다음과 같아요.MySQL주요 용도: 트랜잭션 처리(OLTP), CRUD 작업, 실시간 데이터 제공 및 웹 백엔드성능 특성: 낮은 지연 시간과 빠른 트랜잭션 처리로 실시간 응답에 유리데이터 이동 및 적재 전략: 사용자에게 빠른 응답을 위한 최종 집계 결과나 가공된 데이터 저장에 적합사용 사례: 웹 애플리케이션 백엔드, 실시간 거래 처리BigQuery주요 용도: 대규모 데이터 분석(OLAP), 데이터 웨어하우징, 로그/이벤트 분석성능 특성: 대규모 집계 및 복잡한 분석 쿼리에 최적화데이터 이동 및 적재 전략: 원본 대용량 데이터 분석에 집중, 불필요한 데이터 이동 최소화사용 사례: 데이터 사이언스, 머신러닝, 대규모 로그 분석, 배치 분석두 저장소의 장점을 얻기 위해 팀에서 사용한 방법은 다음과 같아요. 우선 빅쿼리에서 주간 시세조회 처리 같은 대용량 작업을 마친 후, 집계 결과만을 MySQL로 옮겨 저장했어요. 그 후 사용자가 화면에 진입할 때는 BigQuery 접근 없이 MySQL을 활용해서 시세조회 결과를 내려줬어요.BigQuery에서 MySQL로 모든 데이터를 덤프했다면, 비효율이 발생했거나 응답시간이 느려졌을 텐데요. 이 과정을 통해 그런 문제들을 방지할 수 있었어요. 또한 집계 결과를 BigQuery에서 MySQL로 옮겨오는 작업을 멱등하게 설계하여서 운영의 편의성을 높였어요.Step 3. 유사 게시글 제공이 과정을 통해 사용자가 원하는 조건의 상품 시세를 구체적인 가격 범위로 제공하게 됐어요. 그런데 당근에서 물건을 팔기 전 비슷한 물건을 하나하나 확인해 보는 것처럼, 일부 사용자의 경우 좀 더 정확한 가격 책정을 위해 다른 게시글을 직접 확인하고 싶어 할 수도 있겠다고 판단했어요. 이 과정을 편리하게 만들기 위해 시세 조회 화면에서 시세 통계 데이터뿐만 아니라 유사 게시글도 제공하려 했어요. 이 기능은 통계 데이터와는 다르게 게시글의 임베딩을 활용해 구현했어요.임베딩은 텍스트, 이미지 등의 개체를 수학적인 형태로 바꾸어 표현한 것이에요. 좋은 임베딩 모델은 텍스트의 의미를 수학적으로 잘 변환하기 때문에, 의미상으로 유사한 게시글을 빠르게 찾아낼 수 있어요. 예를 들어 영어로 작성한 “iPhone”과 한글로 적은 “아이폰”이 같은 의미라는 것은 단순히 문자열의 유사도로는 알아낼 수 없어요. 하지만 좋은 임베딩 모델을 사용한다면 이 두 단어는 비슷한 벡터로 변환이 되고, 따라서 사용자가 “아이폰”으로 검색하든 “iPhone”으로 검색하든 동일한 결과를 제공할 수 있게 돼요. 또 팀에서는 벡터 저장과 검색에 최적화된 데이터베이스인 벡터 DB, 그중 Pinecone을 도입해서 벡터 서빙을 최적화했어요.그 과정이 순탄하지만은 않았는데요. 쿼리와 문서의 불일치 때문에 어려움을 겪었어요. 당근의 게시글은 제목이나 본문이 모두 길고 상세하게 설명하는 형태예요. 하지만 스마트폰 시세조회의 경우 “아이폰 16 프로 흠집 있음”처럼 아주 짧은 단어로 이루어진 형태인데요. 이러다 보니 생각보다 유사하지 않은 게시글들이 검색되는 경우가 잦았어요.문제 해결을 위해 여러 가지 임베딩 모델을 테스트해 보다가 구글의 임베딩 모델은 작업 유형을 선택할 수 있다는 걸 알게 되었어요. 임베딩 모델을 호출할 때 문서의 경우 task_type: RETRIEVAL_DOCUMENT, 쿼리의 경우 task_type: RETRIEVAL_QUERY과 같은 형태로 옵션을 넘겨 해당 작업에 최적화된 형태로 임베딩을 만들어냈어요.위 옵션을 지정하고 다른 임베딩 모델들과 비교하자 훨씬 좋은 결과를 얻었어요. 임베딩의 평가는 해당 임베딩 모델을 통해 얻어낸 게시글이 추출 모델, 메타데이터 (흠집 유무, 배터리 사이클 등)에 맞을 때마다 더 높은 점수를 부여하는 방식으로 설계했어요. 이 채점 과정 또한 LLM을 통해 자동화하여 공수를 많이 줄였어요.유사한 게시글들을 잘 찾아내지만, 순서가 생각과 잘 맞지 않는 문제도 있었어요. “갤럭시 S24”를 검색했는데 15개의 게시글 중 갤럭시 S24가 10개, S24+가 3개, S23이 2개 있다고 생각해 보세요. 그러면 우리가 기대하는 결과는 S24, S24+, S23 순으로 게시글이 나열되는 거예요. 하지만 모두 높은 유사도를 보이다 보니 순서가 뒤죽박죽이었어요.RAG나 추천 등에 익숙하신 분이라면 ReRanker를 도입해서 문제를 풀면 될 거 같다는 생각이 드실 거예요. 저희도 ReRanker를 테스트해 보았는데, 파인튜닝 같이 도메인에 특화하지 않은 상태로 일반 모델을 적용했을 때는 딱히 더 나은 결과를 얻지 못했어요. 게다가 팀에는 이 과정을 도와줄 수 있는 ML 엔지니어도 없는 상황이어서 저희는 다른 방법을 택하기로 했어요.이미 유사한 게시글을 들고 온 이후기 때문에, 특정 규칙을 기반으로 어떤 문서들은 배제하고 사용했어요. 예를 들어 “탭”, “패드” 같은 단어 등장한 게시글은 사용하지 않는 식이죠. 같은 맥락으로 내 아이템과 일치하는 단어가 많을수록 더 상위에 위치시키고, 일치하지 않는 단어가 있을 경우 순위를 좀 더 아래로 조정했어요. 이 과정에서 기본적인 동의어 처리도 진행했고요. 예를 들어, 갤럭시 S23의 시세를 조회한다면 갤럭시의 동의어인 Galaxy S23이 있는 게시글은 상위에 위치시키고, S23 울트라는 울트라로 인해 감점되어서 더 아래로 내려가는 식이죠.마치며여태까지 LLM과 임베딩 모델 등 새로운 기술을 활용하여 당근의 자체 데이터 기반으로 시세 조회 기능을 만들어간 과정을 소개해 드렸어요. 그동안은 없었던 새로운 도구를 활용하여 사용자의 문제를 풀어나가 기술적으로도, 한 사람의 메이커로서도 즐거운 경험이었어요.이 과정에서 얻은 교훈은 다음과 같아요.LLM이 똑똑하고 좋은 도구는 맞지만, 모든 과정을 프롬프트 엔지니어링으로 해결하려고 하기보다는 후처리 과정을 따로 작성하는 게 더 효율적일 때도 있다는 것내가 필요한 장점을 가진 저장소를 선택하면 효율적으로 일할 수 있다는 것내 작업 유형에 잘 맞는 임베딩 모델을 사용하면 문제를 쉽게 풀어낼 수 있다는 것중고거래실은 이처럼 새로운 도구를 활용하여 사용자들의 문제를 풀고 더 좋은 경험을 제공하는 것에 진심인 팀이에요. 팀에 흥미가 생기셨다면 아래 공고를 통해 지원하실 수 있어요.Software Engineer, Backend — 중고거래LLM을 활용한 스마트폰 시세 조회 서비스 구축 was originally published in 당근 테크 블로그 on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story.

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