Spring AI와 Typesense로 1,400명의 질문에 답변하기

간단 소개

Spring AI와 Typesense를 활용하여 사내 문의 자동화 시스템을 구축하고, 구성원들의 정보 접근성을 향상시킨 성공 사례입니다.

AI Summary

문제 인식 및 해결 목표
- 무신사 내 '문의-무물보' 채널의 높은 참여율(1,400명)과 반복적인 질문/답변 패턴에서 문제점을 발견
- 담당자들의 업무 부담을 줄이고, 질문자에게 즉각적인 정보 제공을 목표로 설정
- Confluence의 '생활백서' 정보를 활용하여 AI 기반 자동 응답 시스템 구축 필요성 인식
구현 과정 및 기술 스택
- 1차 구현: AWS Kendra를 활용한 검색 엔진 구축 (Confluence 연동 용이, 높은 비용 문제 발생)
- 2차 구현: Typesense를 이용한 벡터 검색 시스템 직접 구축 (비용 절감, Bedrock 미지원으로 Titan Embed Text 모델 사용)
- 3차 구현: Hybrid Search 적용 (Typesense의 벡터 검색과 키워드 검색 조합, 검색 정확도 향상)
결과 및 효과
- 450명 이상의 구성원이 자동 응답 시스템을 활용, 질문 빈도 증가 및 정보 접근성 향상
- 사소한 질문에 대한 부담 감소, 24시간 정보 접근 가능
- Spring AI, Bedrock, Kendra, Typesense 등 다양한 기술 스택 경험 및 생산성 향상 기여