배달의민족, Azure OpenAI Service로 더 나은 음식 경험을 만나다

배달의민족, Azure OpenAI Service로 더 나은 음식 경험을 만나다

음식 배달은 이제 우리 일상의 한 부분으로 자리 잡았습니다. 배달 음식 하면 떠오르던 치킨, 자장면뿐만 아니라 파스타, 마라탕, 탕후루까지 다양한 음식을 빠르고 정확하게 배달하고 있습니다. 우아한 형제들이 운영하는 배달의민족은 전 국민의 삼시세끼를 해결하는 음식 배달의 기술로 일상 속 다양한 상품 배달까지 그 영역을 확장하고 있습니다.

이제 많은 이용자가 자연스럽게 배달의민족 앱을 띄우고 주문할 음식점과 메뉴를 고릅니다.

카테고리 분류와 검색은 우리가 음식을 만나는 아주 중요한 접점입니다. 배민은 여기에 한 가지를 더합니다. 상황과 분위기에 맞는 적절한 음식과 맛집을 추천해주는 것이지요. 배민은 이 메뉴 제안서비스를 Microsoft의 Azure OpenAI Service로 만들어가고 있습니다.

“GPT로 뭘 할 수 있어?”로 시작한 인공지능의 대중화

“인공지능은 회사 전체의 큰 관심사였습니다. 이미 사내의 많은 부서가 데이터 사이언티스트들과 함께 인공지능을 고민하고 서비스 전반에 적극적으로 활용하고 있습니다. 저희 GPT서비스팀은 쉽고 빠르게 인공지능을 활용하고, 이용자들에게 더 나은 서비스 경험을 만들어줄 수 있을지에 대해서 고민을 시작했습니다.”

오혜진 배달의민족 GPT서비스팀 팀장은 빠르게 인공지능 서비스를 활용하는 것을 목표로 했습니다. GPT 서비스팀은 고도화될 모델을 직접 개발하는 부서는 아니지만 LLM 기술과 GPT 등의 서비스를 이용해 다양한 시도를 하고, 더 나은 서비스 경험을 만들 수 있을 것이라는 기대를 갖고 있었습니다. 그리고 GPT를 통해 사람들이 일상의 많은 부분에 인공지능 기술을 활용하는 것에 주목했습니다. 어렵고 복잡한 문제를 풀어내기보다는 서비스의 가려운 한 부분을 인공지능으로 빠르게 개선할 수 있겠다는 가능성을 본 것입니다.

“GPT로 무엇을 할 수 있을까’에 대한 고민에서 시작했습니다. 대규모 언어 모델로 어떤 문제들을 해결해낼 수 있을 지 살폈고 그 중 몇 가지 과제에서 곧바로 서비스에 녹일 수 있는 현실적인 활용 방법을 찾아낼 수 있었습니다.”

그 첫 번째 접근은 적절한 상황에 맞는 메뉴 제안이었습니다. 배달의민족은 이용자들이 음식을 어떻게 고르고, 어떤 음식점에서 주문을 결정하는지에 대해 큰 관심을 갖고 있습니다. 적지 않은 사람들이 뭘 먹을지 결정하기 전에 배달을 해서 먹어야겠다는 목적만으로 앱을 띄우기도 하고, 한식이나 중식, 혹은 치킨, 족발 등 큰 카테고리를 정하고 상세 메뉴와 음식점을 선택하기도 합니다.

하지만 세상에 맛있는 음식은 너무나도 많습니다. 당장 떡볶이만 해도 땀을 뻘뻘 흘리며 스트레스를 풀 수 있는 매운 떡볶이부터 어린 아이들이 맛있게 먹을 수 있는 순한 떡볶이 사이에 엄청나게 많은 종류가 자리를 잡고 있습니다.

“메뉴를 설명하는 수식어가 정보로 있으면 메뉴 선택에 도움을 줄 수 있을 것이라는 기대에서 서비스를 구상했습니다. 음식점과 메뉴에 대한 리뷰를 바탕으로 Microsoft의 Azure Open AI Service를 활용해 데이터를 구축하고, 시켜먹는 시간대나 함께 먹는 사람, 상황 등을 통해 메뉴를 추천하는 서비스를 만들었습니다. “

배달의민족은 어떤 상황에서 어떤 메뉴를 시키는지를 판단할 수 있도록 데이터베이스를 먼저 구축했습니다. 데이터베이스 안에는 그 동안 이용자들이 쌓아온 리뷰를 바탕으로 했습니다. 리뷰는 한 건만 있어도 학습될 수 있도록 했으며, 부정적인 리뷰는 학습에서 제외했습니다. 100여가지 키워드의 문맥을 인식하고 적절히 분류해서 어떤 상황에서 누구와 먹는지, 어떤 맛인지에 대한 차별성을 갖도록 설계했습니다.

GPT는 리뷰의 문맥을 읽고 미리 약속된 키워드들을 바탕으로 적절한 메뉴들을 골라냅니다. ‘바삭한’ ‘달콤한’ ‘아이들이 좋아하는’ 등으로 해석되는 메뉴의 리뷰는 메뉴를 선택할 때 아주 중요한 정보가 됩니다.

Azure OpenAI Service에서 제공하고 있는 GPT 기반의 텍스트 임베딩 모델은 리뷰를 벡터로 바꾸는 작업을 합니다. 이 벡터들은 다시 사용자들이 좋아할만한 메뉴나, 선호하는 상황, 맛 등을 기반으로 개인화 추천을 할 수 있는 재료로 사용됩니다.

안전한 데이터 정책으로 더 적극적인 데이터 활용 가능성 열려

데이터를 활용하는 과정에서 Microsoft의 Azure OpenAI Service의 위력이 드러났습니다. 애초에 인공지능과 데이터의 결합을 고민할 때 사내 데이터의 외부 유출을 걱정할 수 밖에 없습니다. 오혜진 팀장은 이 부분에서 Azure OpenAI의 차별점이 드러난다고 설명합니다.

“Microsoft는 상세한 데이터 관리 정책을 배달의민족과 공유하고 투명한 데이터 흐름을 약속했습니다. 유출은 물론이고 데이터를 Azure OpenAI Service를 비롯해 어떤 외부 인공지능 모델을 학습시키는 등의 허락되지 않은 활용은 원천적으로 차단했습니다. 결과적으로 가장 안전하게 데이터를 관리하면서 클라우드의 이점을 누릴 수 있는 환경이 Azure OpenAI Service로 완성됐습니다.”

배달의민족은 GPT 외에도 DALL-E 모델 등 이미지 생성 AI로도 프로젝트 범위를 넓힐 계획입니다. 점차 더 많은 데이터와 세밀한 학습, 프롬프트 엔지니어링 등이 더해지고 있는데, 보안이 탄탄한 상황에서 대용량 데이터를 활용하는 방법부터 데이터가 인공지능의 결과물로 나오는 전체적인 파이프라인을 구성하는 과정에 대한 기술 지원도 이뤄졌습니다.

새로운 메뉴 추천 서비스는 이용자들이 직접 질문을 던지는 식의 실시간 대화 방식은 아닙니다. 애초 ChatGPT가 실시간 대화를 중심으로 구성되었기 때문에 실시간 경험을 높이는 것을 염두에 두기도 했지만 인공지능의 특성을 파악하고 안전하게 활용할 수 있는 방안이 우선적으로 개발됐기 때문입니다.

“GPT의 채팅형 구성에 익숙하다 보니 처음에는 대화형 서비스를 고민했지만 GPT 활용의 첫 시도인만큼 실시간성을 중심에 두는 것보다 정확한 활용성을 기반으로 확실한 경험을 만드는 것이 더 중요하다고 판단했습니다. 통제할 수 있는 상황을 만들고 특성을 이해하면서 앞으로 무엇을 할 수 있는지에 대한 가능성을 찾는 것을 우선적으로 생각했습니다.”

아직 GPT는 프롬프트를 입력한 뒤 결과물을 받는 데까지 일정 시간이 필요하고, 때로는 정확하지 않은 정보를 전달할 가능성도 남아 있습니다. GPT의 정확도는 점점 높아지고, 속도도 개선되고 있지만 이를 정확히 통제하는 방법을 익히는 것은 AI의 대중화 측면에서도 매우 중요한 접근법입니다. 배달의민족은 이 부분에 대한 답을 찾아 가면서 적절한 활용 방법을 떠올렸고, 이후 생성 AI의 특성에 맞는 실시간성, 준실시간성을 적절히 활용하는 프로젝트를 준비하고 있기도 합니다.

실시간성보다 적절한 활용 방법 우선

현재 배민의 메뉴 제안 서비스는 GPT-4 Turbo를 기반으로 하고 있습니다. GPT를 비롯한 생성 AI 도입에서 새로운 모델은 큰 고민거리입니다. 정밀도와 속도 등에서 더 나은 경험을 주지만 비용에 대한 현실적인 부담이 뒤따릅니다. 기존에 쌓아 둔 프롬프트 엔지니어링도 고민이 되는 경우가 있습니다.

“처음 프로젝트를 준비할 때는 GPT-3.5를 기반으로 여러가지 시도를 했습니다. 프롬프트 엔지니어링을 최대한 고도화 해보기도 하고, 여러가지 상황에서 어떤 답을 내놓는지에 대해 대한 경험을 얻을 수 있었습니다. 하지만 GPT-4 API가 열리고 테스트를 해보니 더 미세한 요청사항에 만족스러운 피드백을 내어 주었습니다. 비용이 조금 더 높긴 했지만 프로젝트의 진행 속도와 안정성에서 훨씬 좋은 특성을 확인할 수 있었습니다. 이후 GPT-4 Turbo가 제공되면서, 비용과 안정성 측면에서 더 개선된 형태로 서비스를 구성하고 있습니다.”

배민이 메뉴 제안 서비스에 기대한 것은 결국 리뷰 데이터를 기반으로 적절한 메뉴를 선택하고, 이를 직관적인 표현으로 설명하는 것이었습니다. GPT-4는 표현이 더 풍부했고, 배달의민족이 추구하는 자신감 넘치고, 유머러스한 문장의 성격을 명확하게 담아냈습니다. 빠르게 원하는 결과물을 생성하여 고객 경험을 풍부하게 해주었습니다.

배달의민족은 결국 이 인공지능 서비스가 하나의 독립적인 정체성을 갖고 있어야 일관된 서비스를 만들 수 있다고 판단했습니다. 사용자가 필요로 하는 결과를 뚝딱 뚝딱 내놓아 주어야 한다는 마음을 담아 ‘뚝딱이’라는 애칭도 지어 주었습니다.

더 세밀한 표현을 위해서 학습과 프롬프트 엔지니어링도 꾸준히 이어지고 있습니다. Azure Open AI Service는 데이터를 올리고 이를 내부에서만 활용할 수 있기 때문에 적극적으로 학습할 수 있는 안전한 환경을 제공해 주었습니다. 학습 과정에서는 앱 내 서비스의 여러 문구를 작성하던 전문 UX 라이터가 참여하기도 했습니다. 또한 이 인공지능 서비스가 만들어내는 글이 실제 어느 정도 사람들에게 공감을 받을 수 있는지에 대해서 테스트도 이뤄졌습니다.

“같은 메뉴를 설명하는 글을 뚝딱이와 UX 라이터가 각각 쓴 뒤 사람들에게 어떤 글이 더 자연스럽고 배달의민족답게 표현했는지 묻기도 했습니다. 아직까지는 UX 라이터가 쓴 글이 더 낫다는 평이지만 인공지능이 뽑아낸 글도 상당히 자연스러웠고, 실제 사람이 쓴 글보다 더 좋다는 결과를 얻기도 했습니다. 앞으로의 가능성을 확인할 수 있는 기회였고, 맞는 방향으로 가고 있다는 확신도 생겼습니다.”

아직은 조심스럽게 꺼내놓는 배포 초기 단계지만 이용자들의 반응도 긍정적입니다. 무엇보다 그동안 배달의민족이 쌓아 온 여러가지 데이터가 강력한 클라우드 플랫폼 안에서 안전하게 새로운 가치를 만들어낼 수 있다는 점을 확인할 수 있었습니다.

당장 이 글이 만들어지는 중에도 배달의민족은 GPT가 만들어낸 메뉴 제안 서비스의 글들을 인공지능으로 검수하는 모델을 다시 GPT로 만들어냈습니다. 인공지능이 쓴 글을 검수하고 규제에 어긋나거나 적절하지 않은 표현을 찾아내는 과정을 GPT로 다시 살피는 것입니다. 이를 통해 더 안전하면서도 다양한 메뉴 제안 서비스가 운영될 수 있는 기반이 자동화되었습니다.

GPT의 도입은 단순히 글을 쓰고, 대화를 이끌어가는 데에서 멈추지 않았습니다. 인공지능에 대한 기술적 가능성, 그리고 제대로 다룰 수 있다는 자신감을 만들어 주었습니다. 결국 GPT 서비스팀이 인공지능으로 배달의민족 서비스를 고도화하는 방향성은 더 편리하고 재미있는 배달 주문 경험을 만드는 데에 있습니다. 적절한 분류와 추천, 그리고 그 다음 단계는 사용자에게 딱 맞는 개인화로 이어집니다.

“Azure Open AI Service의 Ada 모델을 기반으로 리뷰들을 1536차원의 벡터 데이터로 구성하고, 이용자들이 기존에 검색하고 주문했던 메뉴들을 바탕으로 취향에 맞는 메뉴를 소개하는 적극적인 추천 모델을 만들고 있습니다.”

사용자들의 앱 활용 방법은 매우 중요합니다. 특히 지금의 허기를 해결해 줄 수 있는 적절한 음식을 빠르고 정확하게 찾고 제안해주는 본질적인 역할이 잘 되어야 만족도가 높아지는 앱입니다. 그렇기 때문에 고객이 메뉴를 찾는 과정에 단순하면서도 정확한 추천이 필요했습니다. GPT는 그 답을 빠르게 찾아낼 수 있는 도구가 되어 주었습니다. 또한 이렇게 사용자 만족도가 높아지면, 더 많은 주문으로 연결되기 때문에 배달의민족에 입점해있는 업주 입장에서도 만족도가 높아집니다.

이 외에도 배달의민족이 Azure OpenAI Service를 기반으로 만들고자 하는 서비스는 더 많이 있습니다. 그리고 한국마이크로소프트 역시 배달의민족이 더 많은 인공지능의 가능성을 누릴 수 있도록 적극적으로 도움을 주고 있습니다. 지난 여름에 열렸던 GPT 사내 해커톤 행사를 예로 들 수 있습니다.

“데이터의 중요성은 모두가 알고 있지만 이를 적극적으로 활용하는 실질적인 방법에 대해서는 많은 팀들이 고민을 안고 있었습니다. 한국마이크로소프트와 해커톤을 열면서 엔지니어들과 직접적으로 아이디어를 나누고, 기술적인 접근을 통해 GPT의 가능성을 확인할 수 있었습니다. 해커톤의 결과물 역시 곧 서비스로 만들어낼 계획입니다.”

인공지능은 모두에게 기회가 될 수 있습니다. 사용자에게 완벽한 결과가 제공되어야 하는 서비스들은 데이터 사이언티스트들이 고도의 고민을 통해 신중하게 결과를 만들어내고 있습니다. 하지만 배달의민족은 Azure OpenAI Service를 통해 기획자나 디자이너처럼 프로그래밍과는 조금 거리가 먼 다른 전문가들도 생성 AI를 활용해 새로운 성과를 거둘 수 있다는 것을 직접 경험했습니다. 인공지능의 대중화가 배달의민족, 그리고 더 나아가 우리의 음식 경험을 바꾸어 놓을 것입니다.