AI
GS SHOP의 영상 기반 AI 상품 추천 플랫폼 구축기
두줄요약
GS SHOP이 영상 이해 모델과 생성형 AI를 조합해 숏픽 추천을 Hybrid 구조로 고도화했습니다. 소구 포인트 기반 임베딩으로 추천 품질과 전환 성과를 함께 개선했습니다.
핵심 내용
- GS SHOP이 Amazon Bedrock의 TwelveLabs Video Understanding 모델과 Claude, Cohere를 조합해 영상 속 맥락을 추천 신호로 구조화한 사례
- 기존 상품 중심 숏픽 추천을 영상 이해 기반 Hybrid 추천으로 확장한 과정
- 영상 전체 설명 대신 소구 포인트 키워드를 임베딩해 카테고리를 넘나드는 추천 품질과 전환 성과를 개선한 접근
구조와 흐름
- Marengo로 영상 장면 검색, Pegasus로 영상 전체 이해
- Claude Sonnet 4로 소구 포인트 추출, Cohere Embed Multilingual로 벡터화
- OpenSearch와 ElastiCache를 활용해 영상 의미 신호와 사용자 행동 의도를 결합
선택 이유
- 기존 추천 엔진을 교체하지 않고 확장해 안정성과 검증 용이성 확보
- 영상 전체 설명보다 기능성, 스타일, 사용 상황 같은 맥락 신호를 살리는 방향 채택
- AWS 기반 기존 인프라 위에 모델 체이닝을 얹어 빠르게 실서비스 적용
성능/운영 포인트
- 단순 노출은 선호 신호에서 제외하고 클릭·상세 진입·의미 있는 시청만 반영
- 병렬 조회, 짧은 타임아웃, 인기도 Fallback으로 지연과 장애를 완화
- MMR 재정렬로 유사 추천 반복을 줄이고 다양성 확보