AI를 활용한 주문서 생성 자동화: 카카오톡 주문을 키친보드 주문으로

핵심 내용

• 카카오톡으로 들어오는 비정형 주문 텍스트를 AI로 해석해 주문서 초안으로 변환한 사례
• 품목명과 수량 추출에는 생성형 AI를 활용하고, 실제 주문 품목 선택은 사용자 확인으로 보완
• Spring AI와 ChatClient를 이용해 스프링 서비스 내부에서 처리하고, 다수 품목 조회는 병렬 처리로 속도 개선
• 향후 이미지 기반 주문서 생성과 RAG 도입 가능성도 검토

선택 이유

• 비정형 문장과 다양한 표기법을 조건문으로 처리하기 어렵고, AI가 패턴 변환에 더 적합하다는 판단
• 별도 Python 서버보다 기존 스프링 서비스에서 해결해 관리 포인트를 줄이려는 선택

장단점

• 장점: 주문 초안 생성 자동화, 유사도 검색과 최근 주문 기반 선택으로 사용자 편의 향상
• 단점: 품목명 오인식 가능성, 유사도 검색 시 원치 않는 품목 노출 위험, 최종 품목 확인 필요

성능/운영 포인트

• 품목별 순차 조회는 지연이 커서 병렬 처리로 전체 응답 시간을 단축
• AI 결과를 그대로 확정하지 않고 사용자 검증 단계를 둬 잘못된 주문 생성 위험을 완화
• 모델 비용과 기능 확장성을 고려해 경량 모델 활용 여지 검토