빠르게 변화하는 전자상거래 세계에서 혁신이 앞서 나가는 열쇠입니다. 우리는 최근 온라인 소매업체와 협력하여 검색 기능을 혁신하고, 경쟁사와 차별화되는 맞춤형 시각적 검색 솔루션을 만들었습니다.

도전과제

우리 클라이언트는 중요한 트렌드를 관찰했습니다: 고객들이 Pinterest와 같은 플랫폼의 이미지에서 영감을 받은 제품을 점점 더 찾고 있었습니다. 기존의 텍스트 기반 검색으로는 부족했습니다—고객들은 종종 찾고 있는 것을 정확히 찾기 위한 정확한 키워드가 부족했습니다. 결과는? 좌절감과 놓친 판매 기회였습니다.

우리의 맞춤형 솔루션

제3자 API 통합에 의존하는 대신, 우리는 처음부터 맞춤형 시각적 검색 시스템을 구축하는 도전에 착수했습니다. 우리가 한 방법은 다음과 같습니다:

1. 신경망을 맞춤형 컨테이너로 래핑

   우리는 VGG(Visual Geometry Group) 신경망을 활용했습니다. 이는 이미지 인식으로 유명한 강력한 딥러닝 모델입니다. 원활한 통합과 완전한 제어를 보장하기 위해 이 신경망을 우리만의 맞춤형 컨테이너로 래핑했습니다. 이 접근법은 클라이언트의 특정 요구사항에 맞게 모델을 미세 조정하고 향후 개선을 위한 유연성을 유지할 수 있게 했습니다.

2. AWS Lambda 함수로 배포

   솔루션을 확장 가능하고 비용 효율적으로 만들기 위해 신경망을 AWS Lambda 함수로 배포했습니다. 할당된 RAM을 최대화하여 성능을 한계까지 끌어올렸습니다—요구사항의 경계선에서 작동했습니다. 이 서버리스 아키텍처는 서버 관리의 오버헤드 없이 시스템이 다양한 부하를 처리할 수 있도록 보장합니다.

3. 고성능 벡터 데이터베이스 생성

   클라이언트의 제품 이미지를 VGG 네트워크를 통해 처리하여 각 이미지를 핵심 특성을 포착하는 고차원 벡터로 변환했습니다. 이 벡터들은 빠른 유사성 검색에 최적화된 데이터베이스에 저장되었습니다.

4. 사용자 이미지 쿼리 활성화

   사용자가 이미지를 업로드할 때(Pinterest 스크린샷이든 개인 사진이든), 동일한 신경망 컨테이너를 통해 처리하여 벡터 표현을 얻습니다. 그런 다음 이 벡터를 데이터베이스와 비교하여 시각적으로 유사한 제품을 찾습니다.

결과

우리의 맞춤형 솔루션은 뛰어난 결과를 제공할 것으로 예상됩니다:

• 우수한 사용자 경험: 고객들은 정확한 키워드 없이도 시각적 영감에 맞는 제품을 쉽게 찾을 수 있습니다.
• 참여도 증가: 직관적인 검색은 사용자가 더 많이 탐색하도록 유도하여 참여 지표를 향상시킵니다.
• 매출 성장: 검색 프로세스의 단순화는 더 높은 전환율과 증가한 평균 주문 가치로 이어졌습니다.
• 완전한 제어와 유연성: 솔루션을 처음부터 끝까지 소유함으로써 외부 API에 대한 의존성 없이 지속적인 맞춤화와 확장성을 가능하게 합니다. 이를 통해 귀하의 애플리케이션을 선택한 지역에서 호스팅하고 고객 데이터가 EU를 떠나지 않도록 보장할 수 있습니다.

왜 자체 솔루션을 구축하는가?

맞춤형 컨테이너를 개발하고 Lambda 함수로 배포함으로써, 제3자 API가 제공할 수 없는 수준의 성능과 제어를 달성했습니다. 이 접근법은 데이터 프라이버시를 보장하고, API 사용과 관련된 장기 비용을 줄이며, 클라이언트의 요구사항에 특화된 맞춤형 최적화를 가능하게 합니다.

열린 질문

맞춤형 솔루션 개발이 귀하의 비즈니스에 올바른 길인가요, 아니면 기존 API와의 통합으로 충분할까요? 귀하의 생각을 듣고 목표 달성을 돕는 방법에 대해 논의하고 싶습니다.

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