프롬프트 엔지니어링으로 메뉴 이미지 품질 검수하기: GPT 기반 업무 자동화

문제 상황

• 메뉴 이미지 등록 건수가 많아 운영자 수동 검수에 시간이 오래 걸리는 병목
• 검수 기준 변경이 잦아 기존 머신러닝 방식만으로는 유연한 대응이 어려운 상황

해결 방법

• GPT와 프롬프트 엔지니어링으로 이미지 반려 기준을 자연어로 세분화해 자동 검수 적용
• 응답을 JSON으로 구조화하고, 이미지 설명을 먼저 생성하게 해 일관성과 파싱 용이성 개선
• GPT가 어려운 과도한 확대, 저작권/상표권/초상권 항목은 전용 모델과 운영자 검수로 분기

성능/운영 포인트

• 프롬프트 길이와 응답 사유를 줄여 지연 시간을 최소화
• 스프레드시트 대시보드로 정책별 오검수 비중과 변경 이력을 관리
• 이미지와 텍스트 순서, 마크다운/코드 스타일 구조화로 응답 정확도와 이해도 향상