본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 합성 여행 쿼리를 생성하는 SynthTRIPs 프레임워크를 제시합니다. 기존 여행 데이터셋의 한계(부족한 범위와 깊이, 특히 지속 가능한 여행 및 비수기 관광에 대한 정보 부족)를 극복하기 위해, LLM을 이용하여 다양한 사용자 페르소나와 예산 제약, 지속 가능성 선호도 등 구조화된 필터를 포함하는 합성 여행 쿼리를 생성합니다. 커리큘레이티드 지식 베이스(KB)를 기반으로 LLM 응답의 정확성을 보장하고, 현실성과 정합성을 평가하기 위한 지표를 제시합니다. 전문가 평가와 자동화된 LLM 기반 평가를 통해 합성 데이터셋의 효과를 검증하며, 도시 여행 추천에 초점을 맞추었지만 다른 추천 시스템 분야에도 적용 가능하다고 주장합니다. 코드와 데이터셋은 공개되어 있습니다.
