올리브영, AI 이미지 검수 시스템으로 품질 관리 혁신!
by DD
1년 전
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올리브영은 AWS Bedrock과 Claude 3.5 Sonnet을 활용하여 상품 이미지 검수 시스템을 구축함
프롬프트 엔지니어링과 System Prompt 설정을 통해 AI 모델의 정확도를 향상시킴
시스템 도입 후 가이드라인 위반 감소, 처리 시간 5초 이내, 정확도 95% 이상 달성
AWS Bedrock과 Claude 3.5 Sonnet의 선택
올리브영은 AWS Bedrock을 통해 Claude 3.5 Sonnet 모델을 선택하여 이미지 검수 시스템을 구축했다. GPT-4와 비교하여 정확도와 AWS 인프라 통합의 용이성을 고려했다. 따라서, 프롬프트 엔지니어링을 통해 모델의 성능을 최적화하고, System Prompt 설정을 통해 AI의 응답 일관성을 확보했다.
프롬프트 엔지니어링과 System Prompt의 중요성
AI 모델의 성능 향상을 위해 프롬프트 엔지니어링을 적극 활용했다. 구체적으로, 명확한 지시 사항과 구체적인 예시를 제공하여 모델의 정확도를 높였다. System Prompt를 통해 AI의 역할과 문맥을 정의하고, 일관된 응답을 유도했다. 결과적으로, AI의 응답 안정성을 확보하고, 검수 정확도를 향상시켰다.
시스템 아키텍처 및 운영 노하우
시스템은 이미지 업로드 서비스, 이미지 분석 서비스, 결과 처리 서비스, 데이터 관리 서비스로 구성된다. IAM Task Role을 통한 세밀한 접근 제어, 최소 권한 원칙 적용, RBAC 구현을 통해 보안을 강화했다. 또한, Data Dog을 활용한 중앙 집중식 로깅과 A/B 검증을 통해 지속적인 시스템 개선을 진행했다.
