LLM 기반 Entity Extraction을 통한 자연어 기반 차량 검색 시스템 구현

Context

기존 차량 마켓플레이스의 경직된 Filter 기반 검색 방식이 가진 낮은 사용성 해결 필요. 사용자의 자연어 질의를 정밀한 DB Query로 변환하여 검색 UX를 혁신하는 구조 설계.

Technical Solution

• LLM을 활용한 Intent 및 Entity Extraction으로 비정형 텍스트에서 정형 데이터 추출
• 추출된 데이터를 기반으로 Make, Model, Price, Mileage 등 구체적 Query Filter 생성
• FastAPI와 PostgreSQL을 연동하여 LLM 추출 필드에 최적화된 데이터 레이어 구축
• Web Scraping Pipeline을 통한 최신 차량 리스팅 데이터의 실시간 확보 및 저장
• Next.js 기반의 대화형 인터페이스를 통해 반복적 질의를 통한 검색 결과 정밀화 구현