🏡 Airbnb 숙소 추천 LLM 프로젝트

🎯 1. 프로젝트 소개

🧑‍🤝‍🧑 팀원 (AI빅데이터융합경영학과)

• 팀장 : 권민지
• 팀원 : 구준회, 이지민, 방재혁, 유찬우

📅 진행 기간

• 2025.03.04 ~ 2025.06.10

🕹️ 주제

• 사용자 조건에 따라 적절한 Airbnb 숙소를 추천하는 LLM 기반 챗봇 개발

☑️ 목적

• 기존 Airbnb 필터는 '감성'이나 '분위기' 같은 주관적 요소를 찾기 어려움 ➝ 리뷰와 설명을 기반으로 자연어 해석(LLM)을 활용해 숙소를 추천

• 복잡한 필터 사용에 따른 검색 피로도 증가 ➝ 한 문장 입력만으로 간편한 숙소 추천 제공

🎯 목표

• LLM을 기반으로 사용자의 다양한 요구조건를 이해하고, Airbnb 숙소 중 가장 적합한 후보를 추천
• 요구 조건에 맞지 않는 숙소는 제외하고, 조건 충족 여부를 명확하게 표시
• 추천 이유와 함께 실재감을 느낄 수 있는 자연어 응답 생성
• 사용자 친화적 인터페이스 구현

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📊 2. 데이터 수집 및 DB 구성

• Airbnb 데이터셋
  • 주요 컬럼: 숙소 ID, 제목, 위치, 가격, 어메니티, 공간 구성, 최대 수용 인원, 평점, 슈퍼호스트 여부, 숙소 설명, 리뷰 요약, 분위기, 편의시설 등
    • 추후 데이터 확보 시 확장 예정
• 전처리 기법
  • 불용어 처리, 번역 등 일반적인 자연어 전처리
  • Aribnb_ListingID 기준으로 데이터셋 병합 후 사용
• Faiss Library + DB 구축 (RAG)
  • Faiss Flat 방식으로 DB 구축 후 한국어 임베딩 모델을 활용해 유사도 비교
    • jhgan/ko-sroberta-multitask

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💻 3. 모델 및 파이프라인

3-1. 전체 파이프라인 구성

3-2. 모델

• 오픈소스 한국어 LLM vs GPT API

  • 성능 및 토큰 수, Inference Time을 고려하여 GPT API 활용
  • 찾아본 한국어 LLM
  • rtzr/ko-gemma-2-9b-it
  • Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct

• 주요 모듈 구성:

  • Query Analyzer: 사용자 질의에서 조건 추출
  • Structured Filter: 조건 충족하는 숙소만 필터링
  • Response Generator: 추천 이유와 함께 자연스럽고 친절한 문장 생성

3-3. 조건 강화 프롬프트 설계

• 사용자 조건 미충족 숙소는 절대 추천하지 않도록 유도
• 숙소 목록 중에서만 선택하도록 ID 기반 제한 조건 명시
• 조건 충족 여부, 추천 사유, 리뷰 요약 등 핵심 정보 포함

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📈 4. 결과

4-1. 성과 및 예시

• 다양한 조건을 조합한 테스트에서 실제 Airbnb 숙소를 정확하게 필터링
• 진정성 있는 응답 생성 품질 향상
• 예시

사용자: 강남 근처에 4명 잘 수 있고 수영장이 있는 숙소를 추천해줘

챗봇: 사용자님, ‘강남 / 4인 / 수영장’ 조건을 만족하는 숙소를 찾았습니다!
아래 두 숙소는 조건을 모두 충족하며, 최근 후기에서도 매우 긍정적인 반응을 얻고 있어요 😊

숙소명	ID	조건 충족	특징	대표 후기
리버뷰 레지던스 강남점	38492	✅ 모두 충족	수영장, 루프탑 바	“숙소가 넓고 강 전망이 끝내줘요”
모던하우스 강남역점	37284	✅ 모두 충족	가족 단위에게 인기	“친절한 호스트와 깨끗한 수영장”

4-2. 인터페이스

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🔍 5. 향후 계획

• 다국어 입력에 대한 조건 분석 지원 (예: 영어 사용자)
• 세밀한 조건 우선순위 설정 기능 (예: "수영장이 가장 중요")
• Java Script를 활용한 역동적 대화형 UI 개발
• DB 추가 구축을 통한 정확도 향상

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📚 6. 참고 자료

• Airbnb 데이터셋
• LLM 기반 조건 추론 연구 논문들
• Hugging Face 기반 LLM:
  • rtzr/ko-gemma-2-9b-it
  • Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct
• 프로젝트 진행용 협업 툴
  • Notion, GitHub, Slack