챕터별 상세
Booking.com의 벡터 검색 도입
기존 키워드 매칭 방식은 사용자 의도를 정확히 파악하는 데 한계가 있었다. 임베딩 기반의 의미적 검색으로 전환하며 초기에는 OpenSearch를 사용했다. 하지만 수억 개의 임베딩 데이터, 엄격한 지연 시간 요구사항, 복잡한 필터링 조건, 높은 동시성 처리가 필요해지면서 Weaviate로 마이그레이션했다.
파트너-게스트 메시징 에이전트
숙박 파트너가 체크인, 주차, 특별 요청 등에 대해 게스트의 질문에 답하는 것을 돕는 생성형 AI 시스템이다. Weaviate가 관련 응답 템플릿을 검색하고 GraphQL API가 숙소 및 예약 컨텍스트를 가져온다. 에이전트는 템플릿 제안, 답변 작성, 혹은 인간 상담원에게 대화를 넘기는 Human-in-the-loop 설계를 적용했다.
중앙 집중식 MCP 서버와 AI 플랫폼
내부 API와 외부 도구를 연결하기 위해 중앙 MCP 서버를 구축했다. GenAI 게이트웨이를 통해 모델 접근을 표준화하고 PII 마스킹, 가드레일, 프롬프트 인젝션 탐지, 로깅, 추적성 확보 및 비용 추적을 수행한다.
Weaviate 평가 및 운영
평가 기준은 1억 개의 임베딩, 필터링된 벡터 검색, 다중 스레드 동시성 테스트, 쓰기 중 읽기 성능, 비용 효율적인 인프라 프로비저닝이었다. 일반적인 벤치마크보다는 실제 프로덕션 환경의 부하를 고려한 평가를 우선시했다.
미래의 AI 여행 에이전트
사용자 선호도, 세션 컨텍스트, 의미적 기억을 포착하는 메모리 시스템이 향후 에이전트 기반 여행 경험의 핵심이 될 것이다. 장기적인 개인화를 통해 여행자가 원하는 것을 미리 파악하고 맞춤형 서비스를 제공하는 방향으로 발전하고 있다.
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출처 · 인용 안내
원문 발행 2026. 05. 18.수집 2026. 05. 18.출처 타입 YOUTUBE
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