알뜰소비플랫폼

AI 매핑 엔진

마트마다 다른 이름을 정부 표준품목 하나로 잇습니다

위 표의 여덟 이름이 전부 부사사과 1kg 특 하나로 모입니다. 그래야 마트끼리 가격을 견줄 수 있습니다. 판정마다 신뢰도가 붙고, 확신이 없는 판정은 소비자 화면에 나가지 않습니다.

• 정밀도
  97.8%
  정답 대조 259,129건
  표준품목에 이은 상품 중 정답과 일치한 비율. 시뮬레이터가 심어 둔 정답 레이블로 잰다
• 표준품목 연결
  53.7%
  265,011 / 493,296 상품
  수집한 마트 상품 중 표준품목에 이어진 비율. 소비자 화면에 보이는 상품 수를 정한다
• 고신뢰 비중
  53.6%
  신뢰도 0.90 이상
  판정 중 신뢰도 0.90 이상(자동 확정)의 비율. 사람 확인 없이 나가는 몫

어떻게 잇는가 — 4단 사다리

싼 단부터 올라갑니다. 사전 조회가 가장 싸고 AI 호출이 가장 비싸므로, 앞단이 걸러낼수록 뒷단의 예산이 남습니다. 정확도 장치이면서 비용 장치입니다.

1. 1사전·규칙
   보는 것: 상품명 · 별칭 사전

   벤더가 쓰는 별칭을 표준품목으로 되돌린다. 알배추·부사·홍로처럼 이미 아는 이름은 여기서 끝난다. 가장 싸고 가장 확실하다.

2. 2검색 융합
   보는 것: 상품명 · 자모 · 트라이그램

   사전에 없는 이름은 세 가지 검색을 융합해(RRF) 후보를 세운다. 1위와 2위의 격차가 충분하면 그대로 확정한다.

3. 3가격 복원
   보는 것: 가격 · 같은 마트의 같은 품목

   벤더 셋은 상품명에 등급을 쓰지 않는다. 이름에 없는 정보라 AI에게 물어도 찍을 뿐이다. 같은 마트의 같은 품목을 가격순으로 세우면 흔들림이 소거되고 등급 차이만 남는다 — 이름에 없는 것을 가격이 되살린다.

4. 4AI 판정
   보는 것: 후보 목록 · 벤더 문법

   앞선 셋이 못 푼 것만 온다. 호출 한 번이 3~4분이라 예산이 정해져 있고, 그래서 여기까지 오는 건수를 줄이는 것이 곧 성능이다.