숙소 후기를 읽지 않아도 되는 세계, AI로 만든 새로운 탐색 방식

이 게시물은 마이리얼트립 숙소 서비스에서 장문·다국어 후기 텍스트를 LLM으로 요약/번역/구조화해 “기능으로 쓸 수 있는 데이터”로 전환한 과정을 설명합니다.

문제 정의: 후기는 많지만 제품에서 쓸 수 없었다

• 연동사 후기들이 일본어/영어/중국어 등 장문 텍스트로만 렌더링되고 DB에 구조화 저장되지 않음
• 사용자는 언어 장벽과 긴 글 때문에 핵심 파악이 어렵고, 서비스는 검색·필터·추천으로 확장 불가

비용을 고려한 On-Demand 요약 정책

• 100만+ 숙소 전체가 아니라, 사용자가 상세 페이지에 진입한 숙소만 비동기로 요약 요청
• Kafka로 요청을 발행하고 Consumer가 AI 요약을 수행, 생성 결과는 DB/캐시에 저장해 재사용

UI 설계와 운영 정책 조정

• 긍정/부정 키워드 각 3개와 각 키워드의 100~200자 한 줄 요약으로 “읽는” 대신 “파악하는” 경험 제공
• 부정 요약 더보기 클릭률이 긍정보다 2배 높았고, 부정 키워드 생성 기준(3회 반복 조건)을 제거하는 등 정책을 재정립

시스템·프롬프트 엔지니어링

Redis 캐시 조회 후 AWS Bedrock(Claude 3 Haiku)로 요약을 생성하고, 한국어 강제/개인정보 제거/JSON 형식 강제/오류 시 재요약 등 프롬프트와 후처리·모니터링을 함께 설계했습니다.
운영 성과로 요약 적재 5.2만+ 건, 일 평균 클릭 2,200+, CTR 약 15%를 기록했으며, 축적된 요약 데이터를 기반으로 자연어 검색·키워드 기반 비교/추천 등 탐색 방식 확장 가능성을 제시합니다.