넘버스
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식신은 전국 75만여 개의 식당 데이터 중 인기 있는 맛집 8만 7,000곳을 ‘핫플레이스’로, 이중 별도의 심사 과정을 거친 약 6,800여 곳을 ‘별맛집(스타 레스토랑)’으로 분류해 제공하고 있다.
회사에 따르면 핫플레이스와 별맛집은 점포의 특징과 메뉴가 상세하게 소개되는데, 이번 챗GPT 도입을 통해 식신 보유 빅데이터 학습을 기반으로 레스토랑을 더 매력적으로 소개할 수 있는 문장 생성이 가능해졌다. 또 기존에 수작업으로 만들었던 테마별 콘텐츠도 앞으로는 AI가 자동으로 생성한다.
레스토랑 맛집 추천 방식 또한 개선된다. 현재까지는 정형화된 구조 안에서 머신러닝을 통해 맛집을 추천해왔다면, 앞으로는 추천 샘플데이터와 함께 매장 데이터를 학습시켜 개인화된 맞춤형 스타일의 맛집을 추천할 수 있다는 설명이다. 차후에는 챗봇 형태로 국내외 레스토랑 검색 및 추천 서비스가 가능한 ‘AI 맛집 비서’를 출시할 예정이다.
아울러 외부 파트너와의 대규모 맛집 데이터 교류 시, 더 이상 데이터 키(key)값을 매개로 하지 않아도 된다고 업체 측은 전했다. 반복적인 프롬프트 엔지니어링을 통한 테스트와 동시에 파이썬 기반의 알고리즘을 생성해 GPT API 기반의 대용량 데이터 블렌딩 워크플로우 구축을 진행한다.
사용자 리뷰에 대한 부적합성 검수도 AI가 대체하게 된다. 레스토랑과 무관한 이미지를 포함한 리뷰가 올라왔을 경우, 챗GPT API 기반 이미지 인식을 통해 이를 차단하는 컴퓨터 비전을 구축한다. 이를 통해 텍스트 및 이미지 리뷰 검수의 운영 리소스 절감이 가능해지게 된다고 회사 측은 설명했다.
식신 안병익 대표는 “식신처럼 대용량 빅데이터를 관리하고 찾아주는 서비스에서는 챗GPT를 거의 모든 영역에서 활용할 수 있다”라며, “23만 명의 직장인이 쓰는 모바일전자식권 ‘식신e식권’과 외식특화 공간메타버스 서비스인 ‘트윈코리아’에도 앞으로 챗GPT를 적용하겠다”라고 밝혔다.
editor@itworld.co.kr
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