AI
Amazon Bedrock을 활용한 LG전자 소셜미디어 제품 트렌드 모니터링 시스템 구축 사례
두줄요약
LG전자가 Amazon Bedrock으로 소셜미디어 제품 트렌드 모니터링 시스템을 구축한 사례를 다뤘습니다. DeepEval 기반 평가와 모델 비교를 통해 정확도, 속도, 비용을 함께 검증했습니다.
핵심 내용
- LG전자가 Amazon Bedrock의 Claude Sonnet과 Nova Pro를 활용해 YouTube·블로그 댓글을 분석하는 생성형 AI 기반 소셜미디어 제품 트렌드 모니터링 시스템 구축
- 비디오 콘텐츠 분석, 사용자 댓글 분석, 실시간 Q&A 기능을 중심으로 데이터 기반 인사이트 추출
- Airflow, S3, Redshift, RDS를 연계한 배치 파이프라인과 다중 리전 Bedrock, LiteLLM 활용
- DeepEval과 커스텀 메트릭으로 요약·키워드 추출·Q&A 품질을 정량 평가하고 모델 선택에 반영
적용해볼 점
- 단계적 분석과 후속 단계 컨텍스트 재사용으로 대용량 콘텐츠 처리 정확도 향상
- 프롬프트 분리, temperature 0 설정, 구조화 출력으로 일관성 확보
- 정답 없는 생성형 작업은 Alignment, Coverage, 일관성 지표로 반복 평가
- 응답 속도와 비용을 함께 고려해 모델을 선택하는 운영 기준 수립