Unleashing Generative AI in Marketplace Matching
모든 마켓플레이스는 공급과 수요를 효과적으로 연결해야 하는 어려운 과제에 직면해 있습니다.
각 사용자는 개별적이며, 고유한 필요와 선호, 미묘한 차이를 가지고 있어, 제품에서 특별한 ‘무언가’를 찾고 있습니다. 그리고 그것을 빠르게 찾아야만 합니다. 중요한 포인트는 무엇일까요? 바로 빠른 제품 찾기입니다. 사용자가 빠르게 원하는 것을 찾을 수 있도록 도와, 가능한 한 짧은 시간 내에 그들의 ‘아하’ 순간을 이끌어내는 것입니다.
하지만 마켓플레이스의 제품이 다양하기 때문에, 효과적인 제품 찾기는 큰 도전이 될 수 있습니다.
효율적인 매칭의 중요성
어떤 마켓플레이스에서도 공급과 수요를 효율적으로 연결하는 것은 성공에 있어 중요한 요소입니다. 부정확한 매칭은 고객 불만, 참여도 감소, 그리고 결국 플랫폼 사용량 감소로 이어질 수 있습니다.
개인화의 역할
개인화 알고리즘은 이 문제를 해결하는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다. 사용자의 행동, 선호, 과거 상호작용을 분석하여 더 관련성 있는 제품이나 서비스를 제안함으로써 사용자 경험을 향상시킬 수 있습니다.
속도가 중요하다
사용자들은 자신이 찾고 있는 것을 빠르게 찾을 수 있는 플랫폼에 더 적극적으로 참여하게 됩니다. 이때 검색 최적화, 직관적인 UI/UX, 빠른 로딩 시간 등이 중요하게 작용합니다.
다양성의 도전
다양성은 넓은 대상을 끌어들이는 데 좋지만, 제품 발견을 더 복잡하게 만들 수도 있습니다. 너무 많은 옵션은 사용자에게 결정 마비를 가져올 수 있습니다. 정제된 목록, 추천, 필터 등은 사용자가 이 복잡성을 다루는 데 도움을 줄 수 있습니다.
마켓플레이스 매칭에서 생성적 AI 활용
생성 AI는 더 동적이고 적응적인 매칭 알고리즘을 만드는 데 활용될 수 있습니다. 이러한 알고리즘은 지속적인 사용자 상호작용에서 학습하여 매칭 과정을 지속적으로 미세 조정하고 개선할 수 있습니다.
생각할 만한 질문들
- 마켓플레이스는 다양성의 필요성과 효율적인 제품 발견의 필요성 사이에서 어떻게 균형을 잡을 수 있을까요?
- AI와 머신러닝은 마켓플레이스 플랫폼의 개인화를 향상시키는 데 어떤 역할을 할 수 있을까요?
- 마켓플레이스는 제품 발견 메커니즘의 효과성을 어떻게 측정할 수 있을까요?
매칭 알고리즘 또는 추천 엔진은 사용자와 적절한 제품을 연결하기 쉽게 해주는 좋은 해결책입니다. 그러나 전통적으로 이러한 기술은 대부분의 스타트업에서는 머신러닝 엔지니어 전체 팀을 고용할 여력이 없어 접근하기 어려웠습니다.
여기에 대규모 언어 모델(LLMs)과 생성 AI의 시대가 도래했습니다. 이 기술은 추천 알고리즘을 더 빠르고 간단하게 구축할 수 있게 해, 사용자의 고유한 필요를 개인화되고 효율적인 방식으로 충족시킬 수 있습니다.
그리고 이것이 바로 우리가 GrowthMentor를 위해 한 일입니다.
GrowthMentor는 스타트업을 위한 1:1 멘토링을 제공하는 플랫폼입니다. 수백 명의 멘토 중에서 선택할 수 있으며, 모두 매우 상세한 프로필을 가지고 있기 때문에, 멘티가 빠르게 자신에게 적합한 멘토를 찾는 것은 어렵습니다. 이로 인해 제품 발견이 느려지고 마켓플레이스에서 비효율성이 발생합니다.
GrowthMentor 팀은 일반적으로 이 문제를 관리하기 위해 각 멘티와 개별적으로 대화를 나누고, 알고 있는 멘토를 기반으로 개인화된 제안을 제공했습니다. 그러나 이것은 규모가 커질수록 관리하기 어렵습니다.
생성적 AI를 활용한 실시간 매칭
요구사항: 멘티가 빠르게 적합한 멘토를 찾을 수 있게 도와주기.
작업: 실시간 매칭 – 멘티가 겪고 있는 문제에 기반하여 개인화된 멘토 추천을 제공함으로써, 멘토를 찾는 과정에서의 복잡성을 줄이기.
목표: 사용자에게 빠른 시간 내에 가치를 제공함으로써 플랫폼의 사용자 획득과 활성화를 개선하고, 제품의 잔존율과 사용자 참여를 강화하기.
How it works
단계 1: 벡터화된 임베딩
멘티는 자신의 문제점과 원하는 결과를 두 개의 필드에 입력합니다. 이 정보와 멘토들의 데이터(전문 분야, 배경 및 경험, 리뷰 등을 포함)를 기반으로 벡터화된 임베딩(embeddings)을 생성합니다.
간단한 용어로 설명하면, 이것은 텍스트 정보를 정량화하고 표현하는 방법입니다. 다차원 공간 내에서 단어와 문장을 점으로 위치시키는 것으로 생각할 수 있습니다. 이러한 점들이 서로에게 더 가까울수록 그 의미는 더 유사합니다.
이를 시각화하기 위해, 세 명의 멘토와 한 명의 멘티가 있다고 상상해보세요. 우리는 어떤 멘토가 멘티와 가장 호환성이 있는지 결정하고 싶습니다.
Mentee
| \
| \
| \
| \
| Mentor 1
| \
| \
| \
| Mentor 2
| \
| \
| Mentor 3
이 다차원 공간에서 각 ‘멘토’는 하나의 점이고 ‘멘티’도 또 하나의 점입니다. ‘멘티’와 각 ‘멘토’ 사이를 연결하는 선은 그들 사이의 ‘거리’나 차이를 나타냅니다. 멘토와 멘티 사이의 근접성은 둘 사이의 호환성을 의미하며, 점들이 더 가까울수록 더 유사한 특성(예: 관심사, 전문 분야 등)을 가지고 있다는 것을 나타냅니다.
이 ‘거리’를 계산하기 위해, 우리는 코사인 유사도라는 방법을 사용합니다. 이 방법을 통해 멘토의 프로필(이제는 벡터화되어 공간의 점으로 표현됨)이 멘티의 필요와 선호도에 얼마나 가까운지 측정할 수 있습니다.
이런 식으로 모든 멘토를 멘티와 비교하면, 멘티의 필요에 가장 잘 맞는 멘토를 호환성에 따라 순위를 매길 수 있습니다.
왜 벡터화된 임베딩을 사용하나요?
여러 가지 장점이 있습니다:
- 문맥적 이해: 전통적인 키워드 매칭 방식은 종종 건초더미에서 바늘을 찾는 것처럼 느껴집니다. 이 방식은 특정 단어나 문구에만 초점을 맞추지만, 전체 문맥이나 감정을 파악하는 능력은 부족합니다. 이로 인해 검색 기준에는 맞지만 실제로는 부적절한 매칭이 이루어질 수 있습니다. 벡터화된 임베딩은 이를 해결합니다. 특정 바늘을 찾는 것이 아니라 전체 건초더미를 매핑하여 큰 그림을 이해합니다. 단순한 키워드 매칭을 넘어서 텍스트의 문맥적 의미까지 파악합니다.
- 확장 가능성: GrowthMentor가 계속해서 성장하고 멘토 데이터베이스가 확장될수록, 확장성은 점점 더 중요해집니다. 벡터화된 임베딩은 이 영역에서 탁월하며, 대용량 데이터를 효율적으로 처리할 수 있습니다. 이 방법은 현재 데이터뿐만 아니라 미래의 성장도 원활하게 수용할 수 있습니다.
- 유연성: 벡터화된 임베딩의 장점 중 하나는 그 적용 범위의 넓음입니다. 이 기술은 특정 텍스트 데이터 유형에 국한되지 않고, 이력서, 리뷰, 피드백, 심지어 대화 내용까지 적용할 수 있습니다. 이러한 유연성은 일관성과 재사용 가능성을 높여, 매칭 시스템을 더욱 견고하고 포괄적으로 만듭니다. 이를 통해 다양한 멘토 데이터를 활용하여 멘티에게 가장 적합한 매칭을 지속적으로 개선할 수 있습니다.
기본적으로, 벡터화된 임베딩은 우리의 고급 매칭 시스템의 핵심 구조입니다. 이를 통해 문맥적 이해, 확장 가능성, 그리고 다용도성을 확보하여 뛰어난 멘토-멘티 매칭 경험을 제공할 수 있습니다.
단계 2: 생성 AI 통합
벡터화된 임베딩을 통해 상위 세 명의 멘토를 찾은 후, 생성 AI 모델(예를 들어 GPT-4)을 사용하여 매칭 프로세스를 다음 수준으로 높입니다.
GPT-4는 다양한 인터넷 텍스트로 훈련된 고도로 발전된 언어 모델입니다. 단순히 텍스트를 이해하는 것을 넘어, 무엇이 다음에 올지 예측하는 능력이 있습니다. 이 예측 능력은 문장에서 다음 단어를 추측하는 것뿐만 아니라, 주어진 프롬프트에 따라 전체 문장이나 단락을 생성할 수 있습니다. 이러한 문맥 이해와 관련된 자연스러운 텍스트 생성 능력은 GPT-4가 멘토 매칭을 미세 조정하는 데 유리한 요소입니다.
실제 작동에서는 GPT-4가 초기 매칭을 분석하고, 문맥과 언어에 대한 자신의 이해를 적용하여 각 멘토의 적합성을 다시 평가합니다. 벡터화된 임베딩이 놓칠 수 있는 세부 사항을 파악하고, 멘티의 고유한 필요와 문제에 가장 잘 맞는 멘토가 강조되도록 멘토의 순위를 다시 매깁니다.
GPT-4의 역할은 단순히 순위를 다시 매기는 것에 그치지 않습니다. 모델은 문맥적 이해와 텍스트 생성 능력을 활용해 각 멘티에게 특정 멘토가 왜 좋은 매칭인지 설명하는 개인화된 텍스트를 생성합니다. 이 단계는 GPT-4의 힘을 진정으로 드러내는데, 그것은 많은 정보를 종합하고 이를 쉽고 의미 있게 표현할 수 있습니다. 예를 들어, SaaS 마케팅의 전문가인 멘토가 SaaS 스타트업을 확장하고자 하는 멘티에게 왜 좋은 매칭인지 설명할 수 있습니다.
이 과정은 ‘프롬프트 엔지니어링’을 통해 최적화됩니다. 이는 AI 모델의 응답을 특정 방향으로 유도하는 방법입니다. 기본적으로, 우리는 특정 지시사항, 예시, 그리고 문맥을 통해 AI의 ‘사고 과정’을 조형하고 있습니다. 우리는 응답을 최적화하고 개인에게 맞춤화된 것을 보장하며, 모델의 환상을 제한하기 위해 다양한 기술을 적용합니다. 이에는 제로샷 프롬프트(Zero-shot prompting)와 퓨샷 프롬프트(Few-shot prompting) 등이 포함됩니다.
간단한 예시로 설명하겠습니다:
기본 프롬프트: “멘토 A가 멘티에게 왜 좋은 매칭인가요?”
GPT-4 출력: “멘토 A는 멘티의 필요에 부합합니다.”
엔지니어링된 프롬프트: “멘티가 자신의 전자상거래 사업을 확장하는 데 도움이 필요한 상황에서, 디지털 마케팅 전략가이자 전자상거래 전문가인 멘토 A가 왜 좋은 매칭일까요?”
GPT-4 출력: “멘티가 전자상거래 성장에 필요한 상황을 고려할 때, 멘토 A는 이상적인 매칭입니다. 디지털 마케팅에서의 광범위한 경험과 전자상거래에서 검증된 실적을 바탕으로, 멘토 A는 멘티의 온라인 판매를 촉진하기 위한 유용한 통찰력과 실행 가능한 전략을 제공할 수 있습니다. 그들의 디지털 마케팅 전문성은 멘티가 광고 전략을 최적화하고 온라인 가시성을 향상시키는 데 도움을 줄 수 있으며, 이는 고객 획득과 사업 성장을 촉진할 수 있습니다.”
정리
벡터화된 임베딩과 생성적 AI의 자연어 처리를 활용하여, 우리는 GrowthMentor를 위한 지능적인 매칭 알고리즘을 만들었습니다. 이 기술과 인간 경험의 결합은 더 정확하고, 개인화된, 그리고 의미 있는 멘토 매칭을 가능하게 했습니다. 사실, 매칭 기능을 사용하는 멘티들은 이전보다 더 많이 참여하고 있으며, 주당 세션 요청이 두 배로 증가했습니다.
이것이 사용자에게 무엇을 의미하나요? 그들은 자신의 고유한 문제와 원하는 결과에 정말로 부합하는 매칭을 받고 있습니다. 이것은 불필요한 정보를 걸러내고 사용자가 정말 중요한 것에 집중할 수 있게 하는 해결책입니다—성장, 학습, 그리고 목표 달성.
이것이 GrowthMentor에게 무엇을 의미하나요? 사용자들이 더 많이 참여하고 세션을 더 많이 요청함으로써, 우리는 플랫폼의 효율성과 효과성을 높이고 있습니다. 이를 통해 규모를 확장하면서도 매칭의 품질과 사용자 만족도를 저하시키지 않습니다. 우리는 사용자가 더 빨리 ‘아하’ 순간에 도달하게 도와, 전환율과 전환까지의 시간을 개선하고, 궁극적으로는 회사의 수익을 높이고 있습니다.
우리는 지속적으로 이 기능을 GrowthMentor 내에서 발전시키려고 노력하고 있으며, 더 많은 멘티와 멘토가 참여하는 커뮤니티를 위해 맞춤화하고 있습니다. 그리고 그들의 기술 스택에 확장 가능한 개인화를 구축하려는 다른 마켓플레이스와 조직들과 대화를 나누고 싶습니다.
이 시스템—벡터화된 임베딩과 생성적 AI를 활용한 지능적인 매칭—은 새로운 산업에도 높은 적용성을 가질 가능성이 있습니다. 다음과 같은 이유로 그렇습니다:
- 확장성: 벡터화된 임베딩과 AI의 사용은 시스템이 대량의 데이터를 처리할 수 있게 해, 광범위한 데이터베이스를 가진 산업에 적합합니다.
- 문맥 이해: GPT-4와 같은 생성적 AI 모델은 문맥을 이해하고 텍스트를 생성할 수 있어, 미묘한 이해가 중요한 산업에 적용할 수 있습니다.
- 개인화: 시스템은 건강관리부터 금융, 교육까지 다양한 산업의 고유한 필요와 문제에 맞게 조정될 수 있습니다.
- 다용도성: 이 기술은 특정 유형의 텍스트 데이터에만 국한되지 않고, 이력서, 리뷰, 심지어 대화 내용까지 다양한 정보에 적용될 수 있습니다.
- 프롬프트 엔지니어링: 프롬프트 엔지니어링을 통한 AI 응답 유도 능력은 산업 특정 질문과 시나리오에 세밀하게 조정될 수 있습니다.
- 사용자 참여: 이 시스템은 사용자 참여를 향상시키는데, 이는 많은 산업에서 성공의 중요한 지표입니다.
- 품질 관리: 시스템은 규모를 확장하면서도 높은 수준의 품질과 사용자 만족도를 유지할 수 있습니다.
- 데이터 기반 의사결정: 시스템의 데이터 분석과 해석 능력은 데이터 기반 의사결정에 의존하는 산업에 있어 매우 가치있을 수 있습니다.
따라서 소매, 건강관리, 금융, 교육 등 어떤 분야에서든 이러한 지능적 매칭 시스템은 유연성과 능력을 가지고 적응하고 가치를 제공할 수 있습니다.
Building Generative AI applications made easy with Vertex AI PaLM API and LangChain
매칭 기능을 포함한 회사 및 제품소개 디렉토리 플랫폼 구축 제안
모든 마켓플레이스는 공급과 수요를 효과적으로 연결해야 하는 어려운 과제에 직면해 있습니다.
각 사용자는 개별적이며, 고유한 필요와 선호, 미묘한 차이를 가지고 있어, 제품에서 특별한 ‘무언가’를 찾고 있습니다. 그리고 그것을 빠르게 찾아야만 합니다. 중요한 포인트는 무엇일까요? 바로 빠른 제품 찾기입니다. 사용자가 빠르게 원하는 것을 찾을 수 있도록 도와, 가능한 한 짧은 시간 내에 그들의 ‘아하’ 순간을 이끌어내는 것입니다.
하지만 마켓플레이스의 제품이 다양하기 때문에, 효과적인 제품 찾기는 큰 도전이 될 수 있습니다.
매칭 알고리즘 또는 추천 엔진은 사용자와 적절한 제품을 연결하기 쉽게 해주는 좋은 해결책입니다. 그러나 전통적으로 이러한 기술은 대부분의 스타트업에서는 머신러닝 엔지니어 전체 팀을 고용할 여력이 없어 접근하기 어려웠습니다.
여기에 대규모 언어 모델(LLMs)과 생성 AI의 시대가 도래했습니다. 이 기술은 추천 알고리즘을 더 빠르고 간단하게 구축할 수 있게 해, 사용자의 고유한 필요를 개인화되고 효율적인 방식으로 충족시킬 수 있습니다.
ChatGPT로 잘 알려진 대규모 언어 모델(LLMs)과 생성 AI의 시대가 도래한 지금, 이 기술을 활용하여 홈페이지 제작 분야에서 외부 고객과 입점 업체를 자동으로 매칭하는 혁신적인 프로젝트를 제안하고자 합니다. 이 기술은 사용자의 고유한 요구사항을 빠르고 효율적으로 충족시키는 개인화된 추천 알고리즘을 구축하는 데 큰 도움이 될 것입니다.
GrowthMentor(https://www.growthmentor.com/)의 사례를 통해 이 기술의 효과를 이미 확인했습니다. GrowthMentor는 스타트업을 위한 1:1 멘토링 플랫폼으로 멘티가 빠르게 적합한 멘토를 찾는 것이 어려웠지만, 이 기술을 통해 그 문제를 해결했습니다.
이와 유사하게, 홈페이지 제작 서비스에서도 외부 고객과 입점 업체를 더 효율적으로 매칭할 수 있습니다. 고객은 다양한 요구사항과 예산을 가지고 있으며, 입점 업체 역시 다양한 서비스와 가격을 제공합니다. 이러한 복잡성 때문에 효율적인 매칭이 어렵습니다.
그러나 생성 AI와 벡터화된 임베딩을 활용하면, 고객의 요구사항과 입점 업체의 서비스를 빠르고 정확하게 매칭할 수 있습니다. 이를 통해 서비스 품질을 높이고, 고객 만족도를 향상시킬 수 있습니다.
규모가 커질수록 수동으로 매칭을 관리하는 것은 점점 더 어려워집니다. 이 프로젝트를 통해 이러한 문제를 해결하고, 홈페이지 제작 서비스의 효율성과 효과성을 높일 수 있습니다.
< 개발 환경, 언어, 및 방식 >
개발 언어: Python
- Python은 높은 수준의 가독성과 확장성을 제공하는 프로그래밍 언어입니다. 데이터 처리, 웹 개발, 인공 지능 등 다양한 분야에서 널리 사용됩니다.
웹 프레임워크: Django
- Django는 Python으로 작성된 고수준의 웹 프레임워크입니다. 보안이 강하고, 다양한 기능을 빠르게 개발할 수 있어서 많이 사용됩니다.
데이터베이스: PostgreSQL
- PostgreSQL은 객체-관계형 데이터베이스 시스템입니다. 확장성이 뛰어나고, 다양한 자료형과 함수를 지원합니다.
디자인: 반응형 유료 템플릿
- 디자인은 반응형 유료 템플릿을 구매하여 사용합니다. 이를 통해 모바일, 태블릿, 데스크톱 등 다양한 디바이스에서도 웹사이트가 잘 보이도록 할 것입니다.
개발 방식
- 요구사항 분석: 외부 고객과 입점 업체의 요구사항을 분석합니다.
- 데이터 모델링: PostgreSQL을 사용하여 데이터베이스를 설계합니다.
- 백엔드 개발: Django와 Python을 사용하여 서버 로직을 구현합니다.
- AI 통합: GPT-4와 같은 생성 AI 모델을 통해 매칭 알고리즘을 개선합니다.
- 프론트엔드 개발: 구매한 반응형 유료 템플릿을 사용하여 사용자 인터페이스를 구현합니다.
- 테스팅: 단위 테스트와 통합 테스트를 진행합니다.
- 배포: 완성된 웹 애플리케이션을 서버에 배포합니다.
이러한 환경과 방식을 통해 높은 품질의 서비스를 제공하며, 외부 고객과 입점 업체가 효과적으로 매칭될 수 있도록 할 것입니다.
< 생성 AI를 활용한 실시간 매칭 및 노출 기능 >
단계 1: 벡터화된 임베딩
외부 고객은 자신의 홈페이지 제작 요구사항과 예산을 두 개의 필드에 입력합니다. 이 정보와 입점 업체의 데이터(서비스 범위, 경험 및 리뷰 등을 포함)를 기반으로 벡터화된 임베딩을 생성합니다. 이 다차원 공간에서 외부 고객과 입점 업체는 각각 점으로 표현됩니다. 이 점들이 서로 가까울수록, 그들의 요구사항과 서비스는 더 유사하다고 볼 수 있습니다.
단계 2: 생성 AI 통합 및 노출 기능
벡터화된 임베딩을 통해 가장 적합한 상위 세 개의 입점 업체를 식별한 후, 생성 AI 모델(예: GPT-4)을 도입하여 매칭 및 노출 프로세스를 다음 단계로 끌어올립니다. GPT-4는 문맥적 이해와 텍스트 생성 능력을 활용하여 외부 고객에게 특정 입점 업체가 왜 좋은 선택인지 설명하는 개인화된 텍스트를 생성합니다.
이러한 고도화된 매칭 및 노출 기능은 홈페이지 제작 서비스의 효율성과 효과성을 크게 향상시킬 것입니다.
