레시피 앱이나 요리 비서 역할을 하는 애플리케이션들이 소셜 미디어에서 레시피를 저장하는 기능을 간편하게 하기 위해 AI 기술을 활용하고 있습니다. 주목할 점은 이들이 OpenAI의 ChatGPT 기술을 사용하지 않는다는 것입니다. 대신, Pestle의 최신 기능은 온디바이스 머신러닝(on-device machine learning)을 활용하여 사용자가 인스타그램 릴스(Instagram Reels)에서 레시피를 직접 가져올 수 있게 했습니다. 이를 통해 레시피를 빠르게 처리하고 사용자 컬렉션에 저장할 수 있습니다.
Pestle의 개발자 윌 비숍(Will Bishop)에 따르면, 이 기능을 사용하면 릴스를 스크롤하는 과정에서 발견하는 레시피를 "거의 즉각적으로" 저장하는 것이 가능해졌습니다.
비숍은 2022년에 Pestle를 개발하게 된 계기를 웹에서 레시피를 검색할 때 겪는 일반적인 어려움에서 찾았습니다. 오늘날의 레시피 웹사이트들은 광고나 긴 서사로 가득 차 있어 실제 레시피는 페이지 가장 아래쪽에 숨겨져 있는 경우가 많았습니다. 비숍은 이 레시피들을 웹에서 Apple의 '메모(Notes)' 앱으로 복사하여 자신이 직접 수정하거나 요령을 추가했습니다. 그러나 메모 앱은 본질적으로 레시피 데이터베이스로 설계된 것이 아니었기 때문에 체계적인 관리가 어려웠습니다.
이러한 문제점을 해결하기 위해 비숍은 Pestle를 구축했습니다. 사용자는 iOS 브라우저의 "공유(Share)" 버튼을 누르고 Pestle를 목적지로 선택하여 웹의 레시피를 가져올 수 있습니다. 이 앱은 단순히 레시피를 가져오고 정리하는 기능에 그치지 않습니다. 식사 계획 수립, 쇼핑 목록 작성, 크리에이터의 새로운 레시피 추적, 음성 명령 기반 탐색을 지원하며, 나아가 Apple의 SharePlay 기능을 활용해 FaceTime으로 친구나 가족과 원격으로 함께 요리하는 것도 가능합니다.
웹에서 레시피를 저장하는 것만으로도 하나의 불편함은 해소되었지만, 비숍은 사용자들이 오랫동안 인스타그램의 콘텐츠까지 저장할 수 있는 방법을 강력하게 요구해왔다고 말했습니다.
그는 "레시피는 말 그대로 무수히 다양한 방식으로 작성될 수 있기 때문에, 항상 이 아이디어에 반대했었습니다. 그 모든 내용을 구문 분석(parsing)하는 것이 막대한 작업처럼 느껴졌습니다"라며, "다른 레시피 앱들도 이 문제를 해결하려 했지만, 모두 결국 ChatGPT 호출 방식에 의존하여 사용자에게 응답을 받기 위해 때로는 최대 1분까지 기다리게 하는 식이었다"고 지적합니다.
개발자는 처리 속도 문제와 OpenAI의 데이터 프라이버시 관련 우려 등 여러 이유로 ChatGPT와의 통합을 꺼렸다고 설명합니다. 게다가, 구문 분석 작업을 제3자에게 맡길 경우 Pestle가 서비스 중단(downtime) 위험에 노출될 수 있으며, OpenAI 같은 외부 기업이 더 빠르거나 정확한 모델을 출시하기 전까지는 응답 속도를 개선할 방법이 없었기 때문입니다.
이 때문에 비숍은 온디바이스 머신러닝을 활용하는 방안을 모색하기 시작했습니다. 이 과정을 기기 자체에서 처리함으로써 훨씬 빠른 속도를 구현할 수 있었으며, 동시에 시스템에 대한 통제권도 유지할 수 있었습니다.
그는 "작동 과정 중 가장 시간이 걸리는 부분은 릴스의 캡션을 가져오는 요청 단계일 뿐, 실제 데이터 처리는 약 10분의 1초 만에 이루어집니다"라고 설명합니다.
새로운 기능을 사용하려면, 웹 레시피와 유사하게 인스타그램 릴스를 Pestle을 통해 공유하면 됩니다. 비숍은 이 앱이 모든 일반 텍스트 형태의 레시피 가져오기 역시 지원한다고 덧붙였습니다.
Pestle의 업데이트된 버전은 iOS App Store에서 무료로 다운로드할 수 있습니다. 구독자는 요리 아이디어를 위한 '발견(discover)' 섹션 접근, 14일 식단 계획 지원, Apple Reminders와 통합된 쇼핑 목록 등 추가 기능을 사용할 수 있습니다.
[출처:] https://techcrunch.com/2024/07/08/pestles-app-can-now-save-recipes-from-reels-using-on-device-ai