AI
정답 없는 제품 문제를 빠르게 푸는 법 - 오토태깅 개발기
두줄요약
웹 프로토타입과 반복 UT로 오토태깅의 자동 추천·대기 시간·UI를 검증했습니다. 앱 캐시와 서버 규약을 조정해 반복 태깅을 줄이고 태그·클릭 증가를 확인했습니다.
문제 상황
- 사진 속 상품 태그를 위한 위치 지정·검색·선택의 반복 입력 부담
- 자동 태깅 범위, 유사 상품 허용 수준, 다중 사진 처리 대기 시간의 불확실성
해결 방법
- 웹 프로토타입과 4회 UT를 통한 자동 실행·사진별 지연 처리·상품 캐러셀 방식 검증
- 객체 탐지와 OpenCLIP 임베딩, ChromaDB 유사도 검색 기반 태그 후보 생성
- 구매·스크랩·기존 태그 이력을 검색 대상에 포함해 추천 적중률 개선
구조와 흐름
- 화면 진입 시 사진별 객체 탐지와 유사 상품 추천을 수행하는 자동 흐름
- 사진 좌표 클릭 시 앱 캐시의 탐지 영역을 즉시 판정해 추천하는 수동 보완 흐름
- 추천 상품 부재를 에러 대신 빈 목록으로 반환하는 앱·서버 응답 규약
성능/운영 포인트
- 탐지 영역을 앱에 보관해 좌표 클릭마다 발생할 서버 왕복과 대기 시간 축소
- AI 관여 태그 중 기존 이력 상품 비중 확인, 반복 입력 대체 효과 확인
- 태그 수·클릭 증가와 업로드 시간 증가의 동시 관찰, 삭제율이 높은 상품군별 임계값 조정 방향