핵심 요약
AWS가 GS SHOP의 영상 기반 AI 상품 추천 플랫폼 구축 사례를 분석해 영상 이해를 활용한 하이브리드 추천으로 맥락 기반의 개인화와 운영 안정성을 높인 내용을 요약합니다.
구현 방법
- 데이터 소스: Amazon Redshift + Amazon S3로 방송 데이터와 상품 정보를 연계
- 영상 이해: TwelveLabs Marengo 임베딩 + Pegasus, Anthropic Claude Sonnet 4, Cohere Embed Multilingual
- 소구 포인트: 기능성·감성·사용 상황·실용성의 4축으로 정제
- 임베딩/저장: 소구 포인트를 벡터로 변환 후 OpenSearch에 인덱싱
- 추천 서빙: Video Signal과 Behavior Signal을 병렬로 조회·결합하고 MMR로 다양성 확보
- 인프라: Amazon Bedrock 체이닝으로 파이프라인 연결
주요 결과
- PD의 방송 영상 검수 시간이 수 시간에서 수 초로 대폭 단축
- 영상 신호를 이용한 카테고리 확장 및 숏폼 추천 다양성 증가
- 시스템 안정성을 유지하면서 신규 신호를 점진적으로 통합 가능
