VOC(Voice Of Customer, 고객의 소리)는 기업이 한 제품에 대한 성과를 측정하며 방향성을 설계하는 데 중요한 요소입니다.

그 중 코스메틱 분야의 경우 고객 상담 부서로 접수되는 문의 중 50~60%이상이 제품의 사용 방법이나 성능 등에 대한 문의이기에 고객의 불만 내용과 제품의 성능에 대한 문의 내용에 대한 VOC를 분석하고 정보화하는 과정이 필수적입니다.

이에 LLM(Large Language Models, 대형 언어 모델)을 적용하여 자동화된 프로세스를 제공한다면 관련된 부담을 덜어 줄 수 있을 것이며, VOC에 민감한 코스메틱 분야에서 실효성을 검증하는 데 있어서 유리할 것이라 봅니다.

따라서 본 프로젝트는 LLM 기반의 코스메틱 분야 리뷰 데이터 분석 서비스를 제작하였습니다.

백엔드 시스템 개발을 담당했습니다.

git repository: https://github.com/yoounyoungheon/2024-1-SCS4031-01-11m-1?tab=readme-ov-file

백엔드 애플리케이션에 LLM 서비스를 어떻게 통합하면 좋을지 고민했습니다.

유지보수성과 확장성을 고려해 NestJS 모듈 형태로 LLM 서비스를 설계하고 구현했습니다.

의존성 주입(DI)을 통해 다양한 도메인에서 손쉽게 LLM 기능을 활용할 수 있도록 구성하였으며 비즈니스 로직과의 분리를 통해 관심사의 분리를 구현했습니다.