“보이는 데이터”를 “쓸 수 있는 데이터 “로: 코오롱몰의 LLM 기반 상품 속성 추출 여정

https://aws.amazon.com/ko/blogs/tech/convert-visible-data-into-usable-data-with-kolon-mall/

“보이는 데이터”를 “쓸 수 있는 데이터 “로: 코오롱몰의 LLM 기반 상품 속성 추출 여정 | Amazon

 

 

코오롱몰이 AI 기반 기술을 이용하여 고객들의 편의성을 높인 과정이 나와 있는 Tech 글이다. 

 

주된 기능으로는 상품의 상세 정보들이 글 형태가 아닌 이미지 형태로 저장이 되어 있어 고객들에게 직접적으로 와닿는 것을 목표로 함

문제

상세 페이지에 존재하는 사이즈 데이터는 이미지 형태로 저장되어 있음

(내가 봤을 때 가장 큰 문제로는 상세페이지, 리뷰 탭 밖에 없어서 긴 내용의 상세페이지에서 사이즈를 확인하지 못하는 문제가 발생한게 아닐까)

해결방안

상세 페이지에 존재하는 이미지에서 사이즈 정보를 추출하여 사이즈 탭을 만들어 제품 부가 설명

LLM을 통해 자동화

과정

제품에 대한 URL,이미지 정보를 s3에 저장하여 LLM이 사용할 수 있게 준비

easyOCR 라이브러리를 이용하여 이미지에 존재하는 사이즈 정보를 추출

이떄 불용어 정보도 있기 떄문에 예외 처리 과정을 넣어야 된다.

아마존 베드락의 sonet3.5 모델을 사용하여 프롬프트에 맞는 사이즈 데이터를 생성한다.

결과

• 고객들의 구매 전환율을 높이게 되었다.

코오롱을 이용하여 구매하는 고객들을 대상으로 보면 간편하게 옷에 대한 사이즈를 확인할 수 있게 되니 자연스럽게 구매율도 올랐다고 생각한다.

• 이미지 데이터 → 메타데이터 전환

데이터를 이미지형태에서 전환하게 되었으니 검색이나, 사용자 맞춤형 서비스를 제공할 수 있게 되었다.

상품 유사도 검색, 미리 사둔 옷과 비교하여 대략적으로 실착했을 때의 경험을 제공할 수 있다.