AI
오늘의집 렌즈 - 텍스트를 넘어 이미지로 확장되는 검색 경험
두줄요약
오늘의집은 이미지 속 상품 탐색을 위해 객체 탐지와 벡터 검색 기반의 오집렌즈를 구축했습니다. 유저 인터랙션 로그를 활용해 탐지 결과와 이미지 유사도 모델을 지속 개선합니다.
문제 상황
- 이미지 속 태그 없는 상품과 유사 상품을 찾으려는 유저 요구
- 인테리어 이미지의 작은 소품, 가림, 복잡한 배치로 인한 객체 탐지·검색 난도
구조와 흐름
- 태그 클릭 로그와 카테고리 기반의 오늘의집 특화 객체 클래스 정의
- Grounding-DINO 오프라인 배치 추론 결과를 Key-Value Store에 저장하고 검색 서버에서 우선 조회
- SigLIP2-NaFlex 기반 이미지 임베딩과 Milvus 벡터 검색, Triton 기반 GPU 모델 서빙 구성
성능/운영 포인트
- Milvus HNSW 인덱스로 평균 10ms 이하 응답 속도 확보
- Dashboard, Warm-Up, Dynamic Batch, 배포 자동화로 GPU 활용과 서빙 운영 최적화
- 3개월 개발과 2주 QA에서 76건 이슈 해결 후 거래액 5.24%, 커머스 이익 11.78% 상승
적용해볼 점
- NMS와 비율 기반 Threshold·Margin으로 중복·노출 부족 객체 필터링
- 렌즈 박스 조절·클릭·스크랩 로그를 객체 우선순위 보정과 비전 모델 Fine-Tuning 데이터로 활용
