用 LLM 解決旅館重複問題：LINE Travel 的智慧旅館合併方案

摘要

LINE Travel 利用 LLM 解決飯店資料分散問題，透過兩階段流程自動合併不同 OTA 平台上的重複飯店資訊。文章詳細介紹了使用 GPT 模型進行相似度判斷、設計結構化 Prompt、實作 API 限速機制，以及用 Union-Find 演算法處理衝突分群，最終成功減少大量重複資料。

This article details how LINE Travel uses LLMs to automatically merge duplicate hotel data from multiple OTAs, covering model selection, prompt engineering, and conflict resolution techniques.

摘要、重點與章節標題由語言模型整理，細節（誰說的、數字、先後）可能有誤；要引用請以原始內容為準。

重點

• 利用 LLM 與結構化 Prompt 自動判斷飯店資料相似度。
• 實作 Queue 機制處理 OpenAI API 限速與自動重試。
• 使用 Union-Find 演算法解決 LLM 判斷衝突問題。

提到的工具與公司

• OpenAI API
• GPT-5-nano
• GPT-4o-mini
• MongoDB
• TypeScript
• Zod
• PQueue

適合誰看

正在開發資料整合系統、需要處理重複資料或想實作 LLM 應用程式的工程師。

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