5년 동안 못 푼 배민 다국어 숙제, AI와 함께 한 달 만에 끝내기
·2026.04.03 11:30
배민이 LLM과 신규 데이터 허브를 활용해 5년간 해결하지 못했던 다국어 메뉴 번역 시스템을 한 달 만에 구축했다.
배민은 수십만 개의 가게와 수천만 개의 메뉴를 다국어로 지원하기 위해 5년 동안 프로젝트를 시도했으나, 방대한 데이터 규모와 맥락을 담은 번역 기준 수립, 운영의 어려움으로 인해 매번 실패했다.
2026년 초, 대용량 데이터를 처리하는 FDH(Food Data Hub) 시스템과 **LLM(Large Language Model)**의 품질 향상이 맞물리며 해결의 실마리를 찾았다.
구현된 아키텍처는 크게 두 가지 파이프라인으로 구성된다.
- FDH Translation Pipeline: 메뉴 데이터 변경 시 이벤트를 발행하여 LLM이 비동기로 번역을 수행하고 결과를 메타데이터로 적재한다.
- Backend BFF Handling: 앱 요청의
Accept-Language헤더를 분석해 적재된 다국어 데이터를 매핑하여 응답한다.
이 방식은 앱 업데이트 없이 서버 배포만으로 신속하게 다국어를 적용할 수 있으며, 점진적인 품질 개선이 가능하다.
이 요약은 원문 이해를 돕기 위한 큐레이션입니다. 저작권은 원저작자에게 있으며, 정확한 내용과 맥락은 원문을 확인하세요.
요약 오류, 출처 표기 문제, 삭제 요청은 문의 · 건의로 알려주세요.
