Day10. 배민에서 GPT로 메뉴 추천하기

안녕하세요-! 기획자 팥씨입니다.

오늘은 5/18일자, Day 10 글을 써보도록 하겠습니다.

 

(제가 아직 잠들지 않았으니 Day 10 맞습니다)

 

오늘은 배민에서 GPT를 활용해 다양한 영역에서 메뉴 추천 서비스를 선보인 배경을 다뤘습니다.

https://techblog.woowahan.com/16877/

리뷰를 재료로 GPT가 뚝딱뚝딱 만들어낸 메뉴추천, 메뉴뚝딱AI | 우아한형제들 기술블로그

 

오랜만에 접속한 배민에서 저도 메뉴추천을 받아보고

이제 이런것도 되는구나! 하며 놀랐던 기억이 있는데요,

직접 GPT를 통해 추천받아본 메뉴들. 적힌 문구가 꽤나 자연스럽습니다.

 

 

 

GPT로 왜 '메뉴추천'을 하게 된건지, 어떤 부분을 검토했는지 정리해보도록 할게요.

 

AI 좋긴 한데.. 사용자에게 뭘 제공해줄 수 있을까?

GPT 를 어떻게 활용할 수 있을까? 에 대한 답을 찾아나가는 과정에서, 

프로덕트경험분석팀의 사용자조사 결과가 큰 도움이 되었다고 합니다.

출처 : 우아콘 2023 영상

 

배민 앱에 접속할 때 1. 메뉴 or 2. 가게를 정하지 않는 경우가 아래와 같았습니다.

출처 : 우아콘 2023 영상

 

저 역시 '뭘 먹을지' 고민될 때, 아직 메뉴와 가게 모두 정하지 않았을 때 배달앱을 켰던 경험이 있어 공감되었습니다.

이를 바탕으로 메뉴를 추천해주는 GPT로 방향을 잡았습니다.

 

메뉴/가게 선택을 돕는 원천, '사용자리뷰'

어떤 데이터를 기반으로 메뉴 선택을 도울 수 있을까?

무언가를 선택할 때 가장 많이 도움을 받는 데이터는 바로 '리뷰'입니다.

이를 활용하여 서비스를 제공하고자 했을 때, 무엇보다 개인정보와 지적재산권을 꼼꼼히 체크해야 했습니다.

 

따라서 아래와 같은 처리과정을 거쳤습니다.

• 개인정보 이슈로 인한 차단된 리뷰는 활용X
• 추가 전처리
• 리뷰 데이터 중 일부 키워드만 필터링하여 활용
• 일부 키워드 외에는 본문 텍스트는 신경쓰지 않고 1,536차원 임베딩 Vector 값만 활용
• 긍정적으로 평가받은 요소만 활용

-> 우리 서비스의 방향성을 리뷰를 통한 '추천'으로 잡는다.

출처 : 우아콘 2023 영상

 

예를 들면 '국물떡볶이'에 대한 리뷰는 아래와 같이 키워드를 필터링하는 방식입니다.

 

이렇게 전처리한 리뷰 데이터를 GPT 모델에 입력

-> GPT 가 리뷰 텍스트를 분석

-> 이를 토대로 가게 및 메뉴 관련 정보 추출

-> 추천 가게 목록의 제목과 설명을 생성하는 역할을 담당했습니다.

 

GPT가 생성한 콘텐츠는

다시 한번 법률 전문가의 검토를 받아

법적 이슈 없이 안전하게 서비스할 수 있도록 했습니다.

특히, 표시광고법상 문제가 되는 표현이나

배민 서비스에 노출되지 않아야 할 문장 (ex. 요기요가 추천한..)은 수정했습니다.

 

3개월의 개발과 테스트를 거친 '뚝딱이' 적용

GPT 추천 서비스가 가장 큰 효과를 발휘할 수 있는 접점 -> 검색 영역

사용자들이 메뉴/가게 이름 검색창에 입력하는 순간,

GPT 가 분석한 리뷰 정보를 바탕으로

적합한 추천 결과를 즉시 제안할 수 있도록 경험을 설계했습니다.

 

배민 검색의 목적 : 고객이 본인이 원하는 메뉴를 신속히 찾아 주문 완료할 수 있도록 돕는 것

GPT : 검색 전반 과정에서 선택을 보조할 수 있도록.

 

(AS-IS) : "치킨" 검색
(TO-BE) : "치킨" 검색 -> "바삭한 치킨", "매콤한 치킨", "숯불향 치킨" 등 다양한 취향의 치킨을 파는 가게들을 추천

 

다소 모호한 검색어들을 좀 더 구체화하면서,

사용자들도 몰랐던 자신의 니즈를 알아채고 선택의 폭을 좁힐 수 있을 것이라고 생각했습니다.

 

'무엇을 검색할지' 모르는 사용자를 위해서는,

검색의 첫 시작인 검색홈에서 검색 시점에 어울리는 GPT 가게 목록 추천을 보여줍니다.

아침에 어울리는 해장음식

동료들과 먹을 수 있는 오후 간식

육아퇴근하고 시키기 좋은 저녁 식사 등입니다.

 

출처 : 우아콘 2023 영상

 

생성 AI를 서비스에 도입할 때 검토해야 할 것

생성 AI 기술을 활용한 배민에서의 새로운 서비스를 기대하지만,

동시에 성급한 확장보다는 신중하고 책임감 있는 자세로 개발에 접근해야 함을 강조해주셨는데요,

아래와 같은 항목들을 검토해야 합니다.

• 기술 검토
• 리스크 검토
• 품질 평가
• 가드레일(인공지능 서비스의 오용이나 악용을 막기 위한 안전조치) 구축

출처 : 우아콘 2023 영상

 

 

생성형 AI 모델을 활용해 서비스를 만들어나가는 과정은 다음과 같습니다.

• 새로운 프로젝트 아이디어 제안 -> 생성 AI로 구현할 수 있을지 면밀히 검토
  • 어떤 모델을 활용하는 게 적합할까?
  • 기대 효과는 어느 정도일까?
  • 프로젝트 타당성 가늠
    • 사내 기술/오픈소스 솔루션 탐색, 최적의 기술 조합
• 프로젝트 진행 확정 -> 리스크 검토 필수 수행
  • 모델의 입력값
  • 프롬프트
  • 모델자체
  • 출력값
  • 서비스 전반에 걸쳐 발생 가능한 리스크 요소 분석 및 대응방안 수립
  • *보안과 프라이버시, 서비스 취약점 등* 특히나 전문가의 자문 받아 철저히 점검
• 주기적으로 모델의 결과물 검토, 피드백
  • 사람의 감수성과 전문성이 AI의 결과물에 반영될 수 있도록
  • 전문가가 직접 생성한 데이터와 AI 생성 데이터를 비교 분석하는 평가 과정
• 가드레일 구축
  • 생성 AI 서비스가 안정적이고 일관되게 운영될 수 있도록 관리
  • AI 서비스가 자사의 근간이 되는 핵심 가치나 원칙을 위반하지 않도록
  • 유해 콘텐츠 생성 방지, 환각 현상 방지 등을 위한 기술적, 정책적 장치 마련

 

🥮 GPT 를 활용한 서비스 제공의 단초와 고려할 점

최근 사이드프로젝트 아이데이션을 하면서, 'GPT가 핫한데 뭔가 사용할 수 있는 서비스가 없을까..?'

생각했던 적이 있어서, 처음에 '생성형 AI를 활용해서 고객에게 어떤 가치를 줄 수 있을지' 고민하는 부분이 공감되었습니다.

 

결국 그 단초도 사용자 조사에서 찾을 수 있었던 것을 보면,

모든 문제 발견의 출발점은 사용자 데이터 및 사용자 관찰에서 시작되는 것 같습니다. 

 

또한, 데이터를 학습시켜 GPT 를 활용하고자 할 때

보안과 프라이버시, 서비스 취약점 등을 샅샅이 검토해야 함을 확인했습니다.

특히, 도메인에 따라 표시광고법, 원산지 표기 등 특히 주의해야 할 정보들을 어떻게 처리할지

정책을 정하고 그 가드레일을 구축하는 과정이 중요하다고 생각됩니다.

 

🥮 직접 사용해보면서 아쉬웠던 점

 

특히 검색 영역에서 GPT의 도움을 많이 받을 수 있었는데요,

검색 홈화면에서 추천 해줬던 문구가 조금 아쉬웠습니다.

 

특히, '맛이 좋다는', '맛있다는 평이 많은' 이라는 것은 누구나 원하는 조건이기 때문에

GPT가 사용자의 선택을 보조해준다는 인상은 받을 수 없었어요.

'맛있다'는 리뷰가 담긴 데이터는 모든 추천에 포함되도록 하고,

그보다는 '깔끔한 맛이 일품인' 등 더 자세한 조건의 개수를 늘렸다면 사용자의 문제를 해결해주는 데 더 가까워졌을 것 같습니다.

 

둘째로, 특정 단어를 검색했을때는 (디저트 비스코티) 무관한 메뉴가 추천으로 뜨기도 했는데요,

이 부분은 좀 더 정교한 작업이 필요할 것 같습니다.

 

 

하지만, 전반적으로 만족스러웠던 GPT 추천메뉴였습니다.

앞으로는 이후의 목표대로, 사용자가 평소 자주 찾는 메뉴나 선호하는 가게 스타일을 학습하여

명확한 선호를 표현하지 않은 상황에서도 만족도 높은 추천을 제공할 수 있기를 바랍니다.

 

더 자세한 이야기는 아래 우아콘 영상에서 볼 수 있다고 합니다!

https://www.youtube.com/watch?v=VFwoEH50WpU