AI
LLM을 활용한 스마트폰 시세조회 서비스 구축
두줄요약
LLM으로 중고 스마트폰 게시글에서 시세 산정용 정보를 추출하고 후처리하는 서비스를 구축했습니다. BigQuery, MySQL, 벡터 DB를 조합해 시세 조회와 유사 게시글 추천을 구현했습니다.
문제 상황
- 중고 스마트폰 게시글에서 모델명, 용량, 흠집, 배터리 상태 같은 시세 산정용 정보를 일괄 추출할 필요
- 게시글이 짧고 표현이 다양해 정규식이나 단일 모델만으로는 처리 공수가 큼
원인 분석
- 판매자가 상세 상태를 구조화해 입력하지 않아 원시 텍스트에서 의미 정보를 찾아야 하는 구조
- LLM 추출 결과에 모델명 오인식, 잘못된 표기, 환각이 섞여 후처리 필요
- 검색 쿼리와 게시글 문서의 길이·표현 방식이 달라 유사 게시글 검색 품질 저하
해결 방법
- LLM으로 게시글에서 모델명, 용량, 상태 정보를 추출하고 BigQuery에 적재
- BigQuery View Table에서 정규식 기반 후처리로 잘못된 모델명과 표기를 정규화
- BigQuery에서 대용량 집계를 수행한 뒤 결과만 MySQL로 옮겨 실시간 조회에 활용
- 임베딩과 Pinecone으로 유사 게시글을 찾고, task_type 구분 및 규칙 기반 재정렬로 검색 품질 보정