핵심 요약
AWS가 동원F&B의 Amazon Bedrock AgentCore 기반 AI 쇼핑 어시스턴트를 구축해 세션 기반 멀티턴 대화와 시맨틱 검색을 구현하고, TTFT 2.0초 이내, RAG Precision@10 90% 이상, CTR 31.5%→35%, CS 문의 28% 감소 등의 성과를 달성했습니다.
구현 방법
- OpenSearch 하이브리드 검색 도입: 한국어 Nori 형태소 분석 적용, 동의어 확장(SYNONYM_FILTER), BM25+ kNN 하이브리드 결합, RRF로 점수 통합
- AgentCore 기반 멀티턴 대화 엔진: 세션 메모리 관리, 대화 문맥 유지, 동적 Tool 호출 및 멀티스텝 추론으로 복합 쇼핑 태스크 처리
- Strands SDK 및 Observability: search_products/get_member_info/search_policies/get_promotion 등 도구 구현, Bedrock Observability로 CloudWatch 추적 및 카드형 UI 지원
주요 결과
- TTFT 2.0초 이내 달성
- RAG Precision@10 90% 이상 달성
- 추천 CTR 31.5% → 35%로 상승, CS 문의 28% 감소
- 운영 차원의 모니터링 및 안정성 강화
