무신사의 AI 기반 상품 추천 및 검색 시스템 구현 사례

간단 소개

무신사는 AI 기반 상품 추천 및 검색 시스템을 구축하여 패션 아이템 검색 정확도를 높이고 사용자 경험을 개선했다.

AI Summary

무신사 AI 기반 상품 추천 및 검색 시스템 구현
- 무신사는 국내 최대 패션 플랫폼으로, AI 기술을 적극 도입하여 서비스 경쟁력을 강화하고 있다.
- 스냅인플루언서 개발팀은 이미지 기반 SNS 서비스 '스냅' 운영 중 유사 상품 추천에 어려움을 겪어 AWS PACE 팀과 협업하여 AI 기반 시스템을 구축했다.
핵심 기술 및 솔루션
- YOLOS-Fashionpedia 모델을 활용하여 스냅 이미지 내 패션 아이템을 정확하게 검출하고, FashionCLIP 2.0 모델을 사용하여 이미지와 텍스트를 벡터 공간에 임베딩하여 유사도를 측정했다.
- Amazon OpenSearch Service를 활용한 벡터 검색을 통해 이미지와 텍스트 기반 검색을 효율적으로 처리했다.
테스트 결과 및 개선 방향
- 실제 데이터 기반 테스트 결과, 높은 정확도를 보였으나, 상품 특징이 뚜렷하지 않거나 이미지 품질이 낮은 경우 한계가 있었다.
- 향후 복수 이미지 기반 멀티뷰 임베딩, 스타일 맥락 보존을 위한 조건 기반 필터링 등을 통해 개선할 계획이다.