Hyderabad에서 Facebook 그룹을 통해 아파트를 찾는 것은 고통스럽습니다. 매일 수백 개의 게시물이 올라오지만, 구조가 전혀 없고 전화번호, 무작위 가격 형식, 그리고 '자세한 내용은 DM' 같은 텍스트 벽만 있습니다. 저는 이 문제를 해결할 도구를 만들었습니다.

문제점

인도 도시에는

모호한 필드(가구 완비 여부, 게이티드 커뮤니티, 이용 가능 날짜)의 경우, LoRA를 사용하여 Gemma 3 1B을 미세 조정했습니다:

• 학습 데이터: 실제 Facebook 그룹에서 수동으로 라벨링한 200개 이상의 매물 정보
• HuggingFace transformers + PEFT를 사용해 Apple Silicon (MPS)에서 미세 조정
• MLX를 통해 로컬에서 실행하여 추론 - API 비용 없음
• 이러한 특정 필드에 대해 정규 표현식(regex)이 null을 반환할 때만 호출

레이어 3: 키워드 강화 (Keyword Enrichment)

정규 표현식과 LLM 모두가 놓칠 수 있는 부분을 포착하는 후처리 과정입니다:

• 편의 시설 감지(엘리베이터, 체육관, 보안, 전력 백업)
• 주차 유형 추론
• 맥락에서 층수/향 추출

그 결과: 필드 중 약 85%는 정규 표현식으로 채워지고 (빠르고 무료), 약 10%는 미세 조정된 모델로, 그리고 약 5%는 강화 과정으로 채워집니다. 매물당 평균 파싱 시간은 200ms 미만입니다.

가구 완비 여부, 게이티드 커뮤니티, 중개인 없음, 예산 등으로 필터링할 수 있으며 실제로 작동합니다:

그리고 매물을 확장하면 파싱된 구조화된 데이터와 함께 원본 Facebook 게시물이 표시됩니다:

미세 조정 상세 내용 (Fine-Tuning Details)

# LoRA config for Gemma 3 1B
lora_config = LoraConfig(
    r=8,
...

학습 데이터 형식 (채팅 스타일 JSONL):

{

학습 데이터 형식 (채팅 스타일 JSONL):

{

• Scraper: 로컬에서 실행됨 (Facebook은 클라우드 IP를 차단함). 주거용 프록시(residential proxy) 설정으로 이동할 수 있음.
• Web app: Render에 배포됨 (무료 티어), main 브랜치에서 자동 배포됨
• Database: Supabase PostgreSQL (무료 티어, SSL 연결)
• CI: GitHub Actions가 린팅(linting) 및 배포를 확인함

결과물 (Results)

• 16개의 하이데라바드 Facebook 그룹에서 557개 매물이 스크랩됨
• 임대료 범위, BHK, 위치, 가구 완비 여부로 검색 가능
• 즐겨찾기 기능을 통해 관심 목록 저장 가능
• 이를 통해 현재 거주하는 집을 찾음

기술 스택 (Tech Stack)

구성 요소	기술
Scraping	Python, Playwright (async)
...

다르게 할 점 (What I'd Do Differently)

1. 알림 추가 - 기준에 맞는 매물이 나타날 때 알림을 받도록 함
2. 더 나은 중복 제거(dedup) - 일부 매물은 약간의 텍스트 변경만으로 재게시됨
3. 지도 보기 (Map view) - 위치별로 하이데라바드 지도에 매물을 표시함
4. 다중 도시 (Multi-city) - 아키텍처가 지원하므로, 더 많은 그룹만 필요함

소스 코드 (Source Code)

GitHub: github.com/MinotaurG/fb-flat-finder

인도 도시에서 아파트를 찾다가 Facebook 그룹 게시물에 파묻힌 느낌이라면, 주저하지 말고 이 코드를 포크(fork)하여 당신의 도시 그룹을 지정해 보세요. PR 환영합니다.