SKYST 해커톤에 참여하였습니다. 해커톤에서 진행한 아이디어 및 생각 과정을 공유드립니다. 글쓰기는 아이디어를 전달하는 방법일 뿐 아니라, 새로운 것을 얻을 수 있는 기회이기에, 이 글이 저를 포함한 모두에게 얻을 점이 있길 희망합니다.
일시 : 2024.03.23-24, 무박 2일
주제 : LOVE
안녕하세요.
저희는 유저가 글을 쓰면 즐겨찾기에서 자료를 자동으로 추천해주는 서비스, MarkIT을 만든 파란만장 팀 입니다.
첫 소개는, 행동을 기반으로 저장한 것을 추천해주는 서비스 였지만, 해커톤 기간동안 유저 인터뷰를 통해 개선하였습니다. 인터뷰에서 행동을 기반으로 한다는 것이 잘 전달되지 않는다고 했습니다.
유저 인터뷰에서는 다음의 질문을 하였습니다.
1. 행동을 기반으로 저장한 것을 추천해주는 서비스를 듣고 어떤 것이 떠오르나요?
2. (아이디어 1~2분 피칭 후) 서비스가 생각했던 것과 다른 요소가 있다면 어떤 요소일까요?
01. 주제 선정 동기
해커톤 주제가 사랑(LOVE) 이었습니다.
주제 발표 이후에 이틀간 굉장히 고민을 많이 했어요. 어떤 것이 사랑인지 잘 모르겠더라고요.
그래서 사랑이 뭘까요? 이틀 간 사랑이라는 주제에 대해 고민해보며, “사랑이 뭘까?” 에 대해 서로 질문하기도 했죠.
1. 무언가 그리워질 수 있는 것.
2. 무언가 깊게 파고드는 것.
3. 아무 이유 없이 헌신 할 수 있는 것.
그래서, 사랑이 뭘까요?
이틀을 고민한 결과 사랑, 사랑에 요소에는 다시 보고 싶어하는 것 이 있다는 것을 깨달았습니다.
저희가 컴퓨터 앞에 계속 붙어 있잖아요. 하루종일 컴퓨터에 앉아 있는데, 사랑은 어디있을까 하고 고민을 많이 했어요.
생각해보니까, 여기 즐겨찾기에 있었습니다.
제가 다시 보고 싶어서 저장한 것들이, 여기 즐겨찾기에 있다는 것을 깨달았습니다. 그런데, 다시 보고 싶어서 저장한 즐겨찾기들이 다시 보고 있지 않더라고요. 이 문제를 해결하자라는 생각이 떠올랐습니다.
인터뷰 질문은 다음과 같습니다.
1. 디자인을 보고, 어떤 웹사이트라고 이해하셨나요? (2~3분 서비스를 보게 하기)
2. (서비스 2분 피칭 후) 생각하셨던 것과 크게 괴리감이 있는 요소가 궁금해요. 어떤 요소 때문에 잘 전달되지 않는다고 생각하시나요?
이 사진은 저희 팀의 권님의 자료입니다. 정말 많죠. 저희 팀원이 사랑하는 자료들이 즐겨찾기에 정말 많았습니다. 그런데 다시는 보지 않았습니다.
너무나 보고 싶고, 소중한 것들이 즐겨찾기에 있었습니다. 그런데 이걸 안보고 있다니 역설적이지 않나요?
저희는 계속 사랑하는 것을 잊지 않고, 참고하고 볼 수 있는 서비스인 MARKIT을 제안합니다.
서비스 명을 정하는게 너무나 힘들었습니다.
02. 솔루션
MARKIT은 유저가 글을 쓰면, 즐겨찾기에서 관련 자료를 자동으로 추천해주는 서비스입니다.
사용자의 행동에 따라, 즐겨찾기 된 자료를 자동으로 추천해줍니다.
원래 즐겨찾기에서 자료를 찾는 행동은, 즐겨찾기에 들어가려는 인지적 노력이 필요했습니다. 무엇인가 행동을 할 때, 즐겨찾기에 들어갔다가 자료를 찾고 탐색하는 과정이 필요합니다.
그런데, MARKIT은 다릅니다. 사용자가 글을 쓰는 행동을 하면, 그 행동에 맞추어서 자동으로 즐겨찾기 기반으로 추천을 해줍니다. 단계가 굉장히 단순화 됩니다. 그렇기에, 사랑해서 저장한 즐겨찾기를 잊어버리는 문제를 해결해줍니다.
이미지에 텍스트를 최소화하여서 설명 없이도 이해가 가능하게 작성해야 했는데, 이 부분이 제대로 되지 못했습니다.
좌측은 저희 서비스고, 우측에는 서비스 구조인데요. 함께 소개드리겠습니다.
일반적인 대회에서는 볼 수 없는 IR 자료 형태입니다. 이전에 준비했던 팁스(Tips)도 이러한 방식으로 설명하진 않았던 것 같아요.
사용자가 즐겨찾기를 추가하면, 즐겨찾기에 있는 링크를 크롤링하여 텍스트를 추출하고,
해당 텍스트를 GPT-3.5가 요약하여, 벡터 DB에 임베딩 하는 로직을 거칩니다. 이 과정에서 사용자가 즐겨찾기 한 소중한 링크들이 차곡차곡 쌓이게 됩니다.
이렇게 쌓인 즐겨찾기는 글을 쓰는 과정에서 추천되게 됩니다.
이제는 글을 쓰는 과정인데요.
사용자가 에디터에서 글을 쓰면, 글의 내용에서 키워드를 추출해줍니다.
사용자가 새롭게 작성한 글을 TextRank 기반으로 키워드를 추출합니다.
이를 기반으로 벡터 DB에게 질문을 해서, 관련 있는 즐겨찾기를 추천해줍니다. 더 이상 사용자는 자료가 있는지 검색할 필요가 없습니다.
여태껏 소중한 자료를 젖아한 이후, 사용자가 이를 찾기 위해서는 의도를 가지고 있어야 했습니다. 검색이든, 즐겨찾기를 찾아서 누르든 말이죠.
그러나 MARKIT에서는 글을 쓰는 행동에서 의도를 파악합니다. 즐겨찾기를 찾는 과정에서 고민하고, 찾아 검색하는 과정이 없어도 됩니다.
이렇게 즐겨찾기를 다시 보지 않은 문제를 해결할 수 있습니다.
저희가 사용한 기술 스택입니다.
그리고 CI/CD를 통해 짜임새 있는 개발을 하고자 노력했습니다.
03. 향후 전략
해커톤에서 나온 이 서비스가 어떻게 더 확장할 수 있을까 고민을 많이 했습니다. 어떻게 하면 이 서비스를 확장해 나갈 수 있을까요?
이 서비스가 크롬 익스텐션이 되면 정말 많은 제약에서 벗어날 수 있습니다.
이전에 프롬프트 지니 크롬익스텐션을 만들었을 때, 개발자 분들이 정말 고군분투하던 기억에 선뜻 익스텐션으로 진행하자는 의견을 내진 못했습니다.
웹상의 행동을 기반으로 키워드를 추출하고,
해당 키워드를 기반으로, 노션, 슬랙과 같은 사내 자료를 추천해준다면 정말 큰 문제를 해결할 수 있다고 생각했습니다.
다시 와서 생각해보니, 즐겨찾기가 아닌, 노션DB 연동을 해커톤에서 구현했으면 어땠을까 하는 생각도 듭니다.
왜냐하면, 저희 팀이 타겟한 이 문제가 약간의 불편함이 아니기 때문입니다. 개인의 문제이기도 하지만, 이것이 팀 단위로 가게 되면 정말 큰 문제가 됩니다.
맥켄지에 따르면 사내 자료를 검색하는데, 전체 업무시간에 20%를 사용한다고 합니다. 이건 기업 당 300억원의 손해가 있는 정말 큰 문제 입니다.
이번에도 이 이상의 자료가 없는 것을 보며, 맥켄지가 다시 보고서를 작성했으면 하는 소망이 있었습니다.
맥켄지 자료 : The social economy: Unlocking value and productivity through social technologies | McKinsey
그래서 노션과 슬랙을 연동하는 팀 기능을 추가하여, 팀이 가지고 있는 지식 관리 문제를 해결해 나가고자 합니다. 이 서비스, 어떠한 방식으로 커져 나갈지 궁금하시지 않으신가요? 어떤 식으로 펼쳐 나갈지 그 미래를 함께 그려주셨으면 좋겠습니다.
서비스가 일정 이상으로 성공하기 위해서는 네트워크 효과가 필요합니다. 그런데 이 네트워크 효과를 초기부터 가져갈 수는 없기에, 혼자 사용할 수 있는 Single-Player 기능과 팀이 사용할 수 있는 Multi-Player 기능을 통해서 확장을 꾀했습니다.
발표 시간이 5분으로 한정되어 있어서, 이 부분을 제대로 서술하지 못해 아쉬운 마음이 있네요.
Cdixon 자료 : Come for the tool, stay for the network
발표 들어주셔서 감사합니다. MARKIT을 만든 파란만장 팀입니다.
별첨 - 제품 데모 영상
처음으로 나간 해커톤에서 수상을 하지는 못했습니다. 그래도 저희 팀이 가장 프로덕트 다운 프로덕트를 만들었다고 생각합니다. 프로덕트를 만들었음에 만족합니다.
함께해준 팀원 분들 너무나 감사합니다.