후기 10만 개, 다 읽고 계신가요? - AI 후기 요약 기능 도입기

무신사는 상품 후기가 너무 많아 고객이 원하는 정보를 찾기 어려운 문제를 해결하고자 AI 후기 요약 기능을 도입했다. 의류 카테고리에는 사이즈, 핏, 소재 등 12개 키워드를 활용한 키워드 요약을, 그 외 카테고리에는 장단점 요약을 제공하여 사용자 쇼핑 스타일에 맞춘 최적의 정보를 전달한다.

신상품의 경우 후기 데이터가 부족할 수 있다는 점을 고려해, 동일 상품의 다른 색상 후기를 활용하는 Priority Fallback 구조를 설계하여 요약 서비스의 커버리지를 확장했다.

기술적으로는 비용 효율성을 위해 Qwen3-VL-8B-Instruct 오픈소스 모델을 선택했다. 작은 모델에서 발생하는 문장 복사 문제를 해결하기 위해 구체적인 예시 대신 추상화된 템플릿 기반의 프롬프트를 설계했으며, 품질 보장을 위해 9단계 후처리 파이프라인을 구축해 데이터의 정확도를 높였다.

또한, 단점 노출에 따른 파트너사의 우려를 완화하기 위해 쿠션어를 도입했으며, AI 요약과 원본 리뷰를 직관적으로 교차 검증할 수 있는 UX/UI를 설계하여 서비스의 신뢰도를 확보했다.