시세 예측에 GPT, 네이버 쇼핑 API, Redis를 함께 활용한 이유 | Notion

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목차

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1. 배경

중고 경매 플랫폼에서 사용자가 입찰 전 합리적인 가격 판단 기준을 갖는 것은 필수적이다.
이를 위해 ChatGPT와 Naver OpenAPI를 활용하여 시세 예측 기능을 경매 상세 조회에 도입하게 되었다.

2. 선택지

어떤 기술들을 시도해봤을까?

1) GPT 단독 사용 (초기 방식)

장점
- 빠르게 예측 가능
단점
- 호출할 때마다 GPT 사용 비용 증가
- 과거 데이터를 정확히 알지 못해 할루시네이션(허위 생성) 발생
- 캐시 미적용으로 중복 호출 발생 → 신뢰도 낮음

2) GPT + Naver OpenAPI + Redis 캐싱 (현재 방식)

장점
- Naver OpenAPI를 통해 오늘 시세 확보, GPT는 정제된 데이터로 분석만 수행
- @Cacheable + Redis TTL 24시간 → 중복 상품 재조회 시 GPT 호출 생략
- 응답 속도, 성공률, 비용 모두 대폭 개선

3. 결정 및 이유

기능 목적	기술 선택	이유
실시간 시세 수집	Naver OpenAPI	현재 네이버쇼핑에 등록된 상품의 가격을 수집
가격 예측 분석	OpenAI GPT-3.5 Turbo	수집된 데이터 기반으로 의미 있는
범위 추론
중복 호출 방지	Redis 캐시 + @Cacheable	동일 상품 재 요청시 불필요한 GPT 호출 생략, 응답 속도 향상
예측 데이터 저장	MySQL	오늘 시세 및 향후 3개월 시세를 저장

4. 결론