AI를 활용한 실제 문제 해결: 카테고리 매칭 최적화
카테고리
프로그래밍/소프트웨어 개발
서브카테고리
데이터 분석
대상자
- 대상자: e-commerce 시스템 개발자, 데이터 엔지니어, AI 모델링 담당자
- 난이도: 중간 (AI 모델 활용, 벡터 데이터베이스 구축, API 설계 등)
핵심 요약
- 벡터 임베딩 활용:
text-embedding-3-large모델을 사용해 5000개 이상의 로컬 카테고리를 벡터 저장소로 인덱싱 - 효율적인 검증:
GPT-4o mini또는qwen2.5:7b모델로 비용 효율적으로 카테고리 매칭 검증 - 인간 검증 데이터베이스 구축: 10,000건 이상의 샘플 데이터를 기반으로 검증된 데이터셋 생성
섹션별 세부 요약
1. 벡터 임베딩 구축
- 로컬 카테고리명을
text-embedding-3-large로 벡터화하고 QDrant 또는 Postgres PGVector에 저장 - FastAPI 기반 미니 서비스 구성:
- api/category/vectorize: 카테고리명을 벡터로 변환 및 저장
- api/category/search: 코사인 유사도 기반 80% 이상 유사한 카테고리 검색
- 제품 정보가 입력될 때마다 API 호출을 통해 임시 큐 테이블에 저장
2. 모델 검증
- 비용 효율적인
GPT-4o mini또는qwen2.5:7b모델로 카테고리 매칭 정확도 검증 - 검증 프롬프트 예시:
```python
Task: Verify if the product category match is correct.
Product: [PRODUCT_TITLE] - [PRODUCT_DESCRIPTION]
Matched Category: [LOCAL_CATEGORY]
Google Shopping Category: [GOOGLE_SHOPPING_CATEGORY]
Does the matched category accurately represent this product?
Respond with only:
```
3. 인간 검증 데이터베이스 생성
- 다양한 카테고리와 제품 유형을 대상으로 10,000건 이상의 샘플 데이터를 수동 검토
- 검증된 데이터는
text-embedding-3-large로 벡터화 후 저장
4. 검증 데이터베이스 활용
- Step 1 실행 전, 검증된 데이터베이스에서 기존 제품 제목과 유사도 80% 이상인 항목 검색
- 검증된 데이터를
step 2에 제공해 모델 정확도 향상
결론
- 실무 팁: 대규모 모델 대신
text-embedding-3-large와GPT-4o mini의 조합으로 비용 절감, 검증된 데이터베이스를 활용한 유사도 검색으로 처리 시간 최적화 - 핵심 전략: 벡터 임베딩 + 모델 검증 + 인간 검증 데이터베이스의 3단계 접근법을 통해 대규모 제품 카테고리 매칭 문제를 해결