네이버 플레이스 개발 블로그 - Medium · 2023. 11. 06.
업데이트 압축률 67%, 플레이스 리뷰 tagging 시스템 개선경험
AI 엔지니어링 브리핑
플레이스 리뷰의 이미지·텍스트 분석 결과를 더 유연하게 재활용할 수 있도록 태깅 과정을 재설계해 업데이트 부담을 67% 줄인 경험을 소개합니다.
문제 & 배경
- 리뷰 등록 때 분석 결과에서 태그를 추출해 비동기로 저장했지만, 태그 기준이 바뀌면 원본 분석 결과가 없어 모든 이미지를 다시 분석해야 했고, 분석과 태그 생성 로직이 서로 강하게 얽혀 수정과 확장이 어려웠습니다.
기술 & 해결책
- 제공된 내용에서는 원본 분석 결과를 저장하고 태그를 만드는 업무 규칙을 분석 과정과 분리하는 방향의 문제의식과 개선 필요성을 설명하고 있습니다.
교훈 & 주의점
- 태그 기준이 바뀔 때 분석 API를 반복 호출하지 않으려면 원본 결과를 보관하고, 분석 자체와 서비스별 태그 생성 규칙을 분리해 재처리와 복잡한 태깅 확장에 대비해야 합니다.
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