감정분석(KoBERT)과 LLM모델을 활용한 가구 추천 시스템

[소개] 이 시스템은 최신 감정분석(KoBERT) 기술과 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 사용자에게 개인화된 가구 추천을 제공합니다. 사용자의 취향, 공간 요구사항, 예산 등을 자연어로 입력받아 최적의 가구를 추천함으로써 쇼핑 경험을 향상시킵니다. [주요 기능] 1. 자연어 이해: 사용자의 요구사항을 자연어로 입력받아 분석 2. 개인화된 추천: 사용자 프로필과 선호도를 기반으로 맞춤형 가구 추천 3. 대화형 인터페이스: 사용자와의 대화를 통해 요구사항을 구체화하고 피드백 수집 4. 시각적 제안: 추천된 가구의 3D 렌더링 또는 가상 배치 이미지 제공 5. 다중 기준 최적화: 스타일, 가격, 크기, 내구성 등 다양한 기준을 고려한 추천 [사용된 기술] 1. 자연어 처리(NLP): - KoBERT 기반 모델을 활용한 텍스트 이해 - 명명된 개체 인식(NER)을 통한 주요 정보 추출 2. 대규모 언어 모델(LLM): - Chat GPT 4o 모델을 파인튜닝하여 가구 도메인에 특화 - 다양한 맥락을 이해하고 자연스러운 대화 생성 3. 추천 시스템: - 협업 필터링과 콘텐츠 기반 필터링의 하이브리드 접근 - 딥러닝 기반 추천 알고리즘 (LightFM) 5. 데이터베이스 및 검색 엔진: Elasticsearch를 활용한 효율적인 가구 카탈로그 검색 6. 클라우드 및 마이크로서비스: - AWS 또는 Google Cloud Platform을 활용한 확장 가능한 아키텍처 - 도커와 쿠버네티스를 이용한 마이크로서비스 배포 및 관리