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AWS
August 6, 20252회
“보이는 데이터”를 “쓸 수 있는 데이터 “로: 코오롱몰의 LLM 기반 상품 속성 추출 여정

간단 소개
코오롱몰은 LLM 기반 상품 속성 추출 자동화를 통해 고객 쇼핑 경험을 개선하고 업무 효율성을 높였습니다.
AI Summary
- 배경 및 문제점
- 코오롱몰은 고객 문의 분석 중 상품 정보가 이미지에만 존재하여 고객이 불편함을 겪는 것을 발견, 메타데이터 부재가 문제임을 인지.
- 사이즈, 소재, 핏 등 핵심 정보가 이미지 형태로만 제공되어 검색 및 필터 활용 불가.
- 해결 방안 및 기술적 접근
- Amazon Bedrock과 Claude Sonnet 3.5 v2를 활용하여 이미지 속 메타 정보를 추출하고 서비스에 활용하는 자동화 시스템 구축.
- 이미지 전처리, OCR, LLM을 통한 정보 추출, 데이터 정제 및 검증, 자동화 파이프라인 구축 과정을 거침.
- 결과 및 성과
- 상품 정보 추출 자동화로 시간 96% 절감, 비용 90% 절감, 모델 정확도 99.6% 달성.
- 사이즈탭 노출률 증가 및 클릭 대비 구매 전환율 33% 상승, 고객 상품 탐색 경험 향상.
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