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RIMAN KOREA의 Amazon Bedrock Knowledge Bases를 활용한 자연어 기반 상품 검색 시스템 구축기
두줄요약
기존 상품명 중심 검색의 한계를 해결하기 위해 Amazon Bedrock Knowledge Bases 기반 자연어 검색 시스템을 구축했습니다. 하이브리드 검색과 메타데이터 필터링, 병렬 처리로 정확도와 응답 속도를 개선했습니다.
문제 상황
- 기존 자사몰 검색이 상품명 키워드 매칭 중심이라 원료명, 제형 중심의 자연어 검색을 처리하지 못함
- 검색 실패가 구매 포기로 이어져 매출 영향 발생
해결 방법
- Amazon Bedrock Knowledge Bases 기반 RAG 자연어 검색 시스템 구축
- 정형 메타데이터와 비정형 상세페이지를 결합한 하이브리드 데이터 전략 적용
- No Chunking, 하이브리드 검색, 메타데이터 필터링, 쿼리 분류 레이어로 정확도와 속도 개선
- 검색·응답 생성 분리와 SSE 스트리밍으로 3초 이내 응답 목표 달성