AI fine-tuning과 관련된 기술적 이유:
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맞춤형 데이터 학습: 일반 AI 모델은 광범위한 요리 지식을 가지고 있지만, 특정 레스토랑의 고유한 메뉴, 조리법, 재료 조합에 대해서는 알지 못합니다. Fine-tuning을 통해 박요리 씨의 레스토랑 특화 데이터를 학습시킬 수 있습니다.
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지역 및 계절 특성 반영: fine-tuning된 모델은 특정 지역의 식재료 공급 상황이나 계절적 특성을 더 정확히 반영할 수 있습니다.
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재고 관리 최적화: 레스토랑의 실제 재고 데이터를 학습하여, 재고 상황에 따른 최적의 메뉴 추천이 가능해집니다.
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고객 선호도 학습: 과거 판매 데이터를 기반으로 fine-tuning하면, 고객들의 선호도를 반영한 메뉴 추천이 가능해집니다.
AI fine-tuning 콘텐츠의 문제 소개 (WHY):
"여러분, 오늘은 특별한 분을 소개해드리겠습니다. 서울 홍대에서 퓨전 한식당을 운영 중인 박요리 씨인데요. 매일 아침 특선 메뉴를 기획하는 게 그의 가장 큰 고민거리라고 합니다.
박요리 씨는 이렇게 말합니다. '매일 새로운 특선 메뉴를 만들어야 하는데, 이게 정말 쉽지 않아요. 재고도 봐야 하고, 계절 식재료도 고려해야 하고, 어제 팔린 메뉴와 겹치지 않게 해야 하고... 거기다 우리 가게만의 특색도 살려야 하니까요.'
실제로 박요리 씨는 매일 아침 2시간 가량을 메뉴 기획에 쓰고 있습니다. 하지만 여전히 재료가 남아 버려지는 경우도 있고, 때로는 준비한 메뉴가 금방 소진돼 손님들의 실망을 사기도 한다고 합니다.
'AI를 써보려고 했는데, general한 AI는 우리 가게 특성을 잘 모르더라고요. 우리 가게만의 레시피나 고객 취향을 반영하지 못하니까 실용성이 떨어졌죠.'
과연 박요리 씨의 이런 고민을 해결할 방법은 없을까요? 오늘 우리는 AI fine-tuning이라는 기술을 통해 이 문제를 어떻게 해결할 수 있는지 알아보겠습니다. 박요리 씨의 레스토랑만을 위한, 맞춤형 AI 비서를 만드는 거죠. 이 AI는 재고 상황, 계절 변화, 고객 선호도, 그리고 레스토랑의 고유한 레시피까지 모두 고려해 최적의 특선 메뉴를 추천해줄 겁니다.
자, 그럼 이제 박요리 씨의 고민을 해결하기 위한 여정을 함께 떠나볼까요?"