LLM 기반 정서/인지 임베딩을 활용한 딥 매칭 시스템 설계

I built an AI that matches people based on their thoughts, not profiles

spandana gandhi2026년 4월 27일2분intermediate

AI 요약

Context

관심사 및 활동 기반의 기존 표면적 매칭 알고리즘으로 인한 낮은 연결 품질 문제 발생. AI와의 대화 데이터에 내재된 사용자의 사고방식과 정서적 상태를 추출하여 실제 인간 관계 연결로 확장하는 아키텍처 필요성 대두.

Technical Solution

LLM을 통한 비정형 대화 데이터에서 성격 특성, 정서적 시그널, 성장 목표 등 구조화된 프로필 추출
추출된 정밀 프로필의 Vector Embedding 변환을 통한 고차원 특징 공간 매핑
인지적 유사성(Cognitive Similarity)과 정서적 일치도(Emotional Alignment)를 결합한 Similarity Matching 로직 구현
개인정보 보호를 위한 Raw Data의 Local 처리 및 가공된 Embedding 데이터만 서버에 저장하는 Privacy-First 설계
단순 키워드 매칭이 아닌 사용자의 성장 궤적(Trajectory)을 분석하여 단계별 적합 대상자를 추천하는 딥 매칭 프로세스 구축

실천 포인트

- 비정형 텍스트 데이터의 의미론적 매칭을 위해 LLM 기반의 Feature Extraction 후 Vector DB 활용 검토 - 민감 데이터 처리 시 Raw Data 저장 대신 파생된 Embedding 값만 저장하여 보안 리스크 최소화 - 사용자 매칭 설계 시 정적 속성(관심사)보다 동적 상태(정서, 목표) 가중치를 적용한 다차원 유사도 측정 도입

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