핵심 요약
AWS와 GS SHOP 검색추천팀은 AI-DLC를 적용해 검색 파이프라인과 추천 실험 프로세스를 표준화하고, 실데이터 기반 검증으로 두 과제를 고도화했습니다.
구현 방법
- Team A: Amazon Bedrock과 OpenSearch Service 기반 자연어 검색 파이프라인 구축, 108만 개 상품 데이터로 성능 검증
- Team B: 데이터 계약 기반의 추천 실험 환경 구축 및 CandidateModel 도입으로 동일 조건에서의 후보 비교 가능
- 실증 환경: 11,221개 평가 쿼리, p95 2.66초, 상위 10건 뷰티 포함률 53%
주요 결과
- 검색: p95 2.66초 달성, 뷰티 포함률 53%(목표 80% 미달)
- 추천: 40회 이상 실험 및 신뢰성 있는 결과를 위한 Leaderboard 기반 비교
- 향후 과제: Reranking 개선, 온라인 검증 기준 수립 및 GS SHOP 게이트웨이 연동 준비
