Vertex AI Search를 활용한 결과 없는 검색 개선하기

간단 소개

컬리는 Vertex AI Search를 도입하여 검색 기능을 개선하고 A/B 테스트 결과 긍정적인 성과를 얻었으며, 향후 금칙어 관리 및 모델 개선을 계획하고 있다.

AI Summary

Vertex AI Search 도입 배경
- 컬리 검색의 NR(No Result) 케이스는 전체 검색의 6~7% 차지, 기존 방식은 고객 만족도 저하 문제 발생
- Vertex AI Search는 컨텍스트 기반으로 검색어와 상품 간 유사도를 폭넓게 매칭하여 NR 케이스 해결
Vertex AI Search 활용 및 성과
- BigQuery 테이블을 활용한 자체 데이터 소스 구축 및 스키마 설정으로 검색 성능 향상
- A/B 테스트 결과, 클릭률, 장바구니 전환율, 구매율 등 모든 지표에서 긍정적인 결과 확인, 현재 전체 고객 대상 적용 중
향후 과제
- 금칙어 관리 시스템 마련을 통한 검색 서비스 품질 유지
- 검색 결과 캐싱을 통한 비용 절감 및 커스텀 임베딩, relevance score 세밀 조정 등 모델 개선