AI
AI-DLC 기반 GS SHOP 검색·추천 개발 프로세스 고도화 사례
두줄요약
GS SHOP 검색·추천팀이 AI-DLC로 자연어 검색과 추천 실험 프로세스를 표준화했습니다. 실데이터 검증을 통해 다음 개선 지점과 공정한 비교 구조를 함께 확보했습니다.
핵심 내용
- GS SHOP 검색·추천팀이 AI-DLC를 적용해 검색과 추천의 개발 프로세스를 고도화한 사례
- 검색은 자연어 질의를 상품 속성으로 구조화하고 Amazon OpenSearch Service 하이브리드 검색·리랭킹으로 품질을 검증
- 추천은 데이터 계약과 CandidateModel 기반으로 실험 환경을 표준화해 공정한 비교와 결과 신뢰성 검증에 집중
- 실데이터 검증을 통해 검색은 리랭킹이 핵심 개선 지점임을 확인하고, 추천은 다음 행동 분류와 공통 평가 구조를 정립
적용해볼 점
- 요구사항 정의, 설계, 구현, 검증을 하나의 흐름으로 묶는 AI-DLC식 개발 프로세스
- 검색·추천처럼 반복 실험이 중요한 영역에서 공통 데이터 계약과 표준 평가 환경 구축
- 결과 수치뿐 아니라 다음 개선 방향과 중단 여부까지 함께 정리하는 실험 운영 방식
