후기 10만 개, 다 읽고 계신가요? - AI 후기 요약 기능 도입기

문제 상황

• 후기 수가 많아질수록 고객이 원하는 정보를 찾기 어려운 구조
• 10만 건이 넘는 후기에서 핵심 정보만 빠르게 파악할 필요
• 신상품처럼 후기 수가 적은 상품은 요약 생성 기준을 충족하기 어려움

구조와 흐름

• 의류는 사이즈·핏·소재 등 12개 키워드 중심 요약 구조
• 생활용품·뷰티 등은 좋은 점과 참고할 점으로 나눈 장단점 요약 구조
• 자체 후기 부족 시 아더 컬러 후기를 활용하는 Priority Fallback 구조

선택 이유

• 사용자의 쇼핑 목적에 따라 키워드형과 장단점형을 모두 제공하는 선택지 설계
• 상용 API 대신 대량 처리 비용을 고려해 자체 구동 가능한 오픈소스 모델 선택
• 구체적 few-shot 대신 추상 템플릿으로 작은 모델의 복사 문제 완화

성능/운영 포인트

• 프롬프트만으로 부족해 9단계 후처리 파이프라인 추가
• 한자 제거, 해요체 필터링, 문장부호 정규화, 60자 제한, 긍부정 균형 검증 등 적용
• 요약 하단 피드백 수집과 검수 절차로 품질 개선 체계 구축