Thumbtack이 미세 조정된 대규모 언어 모델, 통합 ML 플랫폼, Databricks를 활용하여 수백만 명의 주택 소유자와 전문가를 위한 신뢰, 안전, 생산성을 어떻게 향상시키는지 알아보세요.
Thumbtack의 미션은 단순하지만 야심적입니다. 즉, 모든 서비스, 수리, 개선 작업을 안정적이고 안전하게 만들어 사람들이 자신감 있고 손쉽게 집을 관리할 수 있도록 지원하는 것입니다. 저희는 전국의 수백만 주택 소유자를 배관공과 전기 기술자부터 웰빙 서비스 제공업체와 이벤트 기획자에 이르기까지 30만 명 이상의 숙련된 전문가와 연결하여 지역 경제를 지원합니다. 기회는 방대하지만 그만큼 복잡성도 큽니다. 저희의 목표는 모든 고객에게 매번 일관되고 탁월한 결과를 보장하는 것입니다.
홈 서비스의 빠른 발전과 높아지는 고객 기대치로 인해 Thumbtack은 플랫폼을 지속적으로 발전시켜야 합니다. 데이터 볼륨, 예측 불가능한 고객 및 전문가의 요구, 확장되는 서비스 카테고리는 기술적, 조직적 과제를 제기합니다. Thumbtack은 파편화된 데이터 사이언스 및 엔지니어링 워크플로, 사일로화된 인프라, 그리고 개인정보 보호 및 안전에 대한 높은 기준이라는 과제에 직면했습니다.
이러한 과제를 해결하기 위해서는 영리한 알고리즘이나 더 빠른 인프라 이상의 것이 필요했습니다. 안전, 개인정보 보호, 협업을 핵심으로 하는 연결되고 신뢰할 수 있는 데이터 및 머신러닝 플랫폼이 필요했습니다. 우리의 접근 방식: Databricks를 기반으로 GenAI 생태계를 통합하여 실질적이고 측정 가능한 영향을 창출하는 것입니다.
Thumbtack의 반자동 메시지 검토 파이프라인은 당사 디지털 신뢰 플랫폼의 근간입니다. 고객과 전문가 간의 각 메시지는 규칙 기반 엔진과 머신 러닝 모델에 의해 모두 검토됩니다. 일반적인 악용 사례는 간단한 규칙으로 포착할 수 있지만, 많은 미묘한 정책 위반은 포착할 수 없습니다. 컨볼루션 신경망(CNN) 기반의 초기 시스템은 비꼬는 말, 문맥 또는 암시적인 위협을 구별하는 데 어려움을 겪었습니다.
Thumbtack의 자체 레이블링된 데이터로 대규모 언어 모델을 미세 조정한 것이 획기적인 변화를 가져왔습니다. 하이브리드 워크플로를 통해 CNN 모델이 명백히 문제가 없는 메시지를 사전 필터링하여 LLM의 작업량을 80% 줄입니다. 그러면 미세 조정된 LLM은 가장 까다로운 20%에 역량을 집중하여 탐지 정밀도를 3.7배, 재현율을 1.5배 높입니다. 매년 수천만 건의 메시지가 처리되어 대화의 안전성을 보장하고 정직한 상호작용을 유지하며 불필요한 비용을 방지합니다.
이제 Thumbtack의 모든 고급 AI 및 신뢰 워크플로는 Databricks를 기반으로 구축된 통합 ML 플랫폼을 통해 실행됩니다. 주요 투자 및 안전 장치는 다음과 같습니다.
Thumbtack이 GenAI 여정을 계속함에 따라 모든 팀은 더 안전하고 스마트한 홈 서비스 경험을 실험하고, 협업하고, 제공할 수 있는 역량을 갖추게 됩니다. 이 전략은 실제 영향에 기반을 두고 있으며, AI, 개인 정보 보호, 플랫폼 사고방식이 결합하여 전문가와 주택 소유자 모두에게 가치를 창출하는 방법을 보여줍니다.
Thumbtack의 Databricks Notebooks로 데이터 사이언스 및 AI 생산성 향상 2025 Data + AI Summit 발표를 시청하세요.
(이 글은 AI의 도움을 받아 번역되었습니다. 원문이 궁금하시다면 여기를 클릭해 주세요)
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