"장 건강 뭐가 좋아?"…hy 온라인몰, 검색 빨라진 비결은?

메가존클라우드와 AI 협업 검색 도입…체감 답변 속도 향상 위해 스트리밍 답변 방식 채택

"고객이 원하는 제품을 쉽고 빠르게 검색한 뒤 구매할 수 있는지가 이커머스 성공의 핵심으로 봤습니다. 그 과정에서 검색 속도와 품질을 높이고 싶은 마음이 컸죠."

생성형 인공지능(AI)의 기능이 고도화됨에 따라 여러 기업에서 생성형AI를 기업 업무에 활용하는 사례가 늘어나고 있다. hy도 이 기업 중 하나다. AI를 활용해 온라인 쇼핑몰인 '프레딧'의 검색 기능을 높이고자 시도했지만 한계에 종종 부딪혔었던 것이 고민거리였다.

이에 hy는 메가존클라우드와의 AI 협업을 진행한 끝에 프레딧의 검색기능 성능 향상에 성공하며 고민을 해결했다.

hy 구태모 플랫폼개발팀장이 인터뷰에서 질의응답에 응하고 있다. (사진=메가존클라우드)

23일 hy 구태모 플랫폼 개발팀장은 메가존클라우드와 젠AI360 오퍼링을 적용해 프레딧의 검색 엔진 기능을 향상하는 프로젝트를 수행한 성과를 소개했다.

hy의 프레딧은 이번 프로젝트를 통해 검색 즉시 답변을 제공하는 응답속도를 확보했으며 사용자가 잘못된 정보를 입력해도 가장 가까운 결과를 제공하는 오타 보정 기능이나 초성 검색 기능이 추가됐다.

더불어 전처리 작업을 통해 오픈 서치에 데이터를 적재하고 생성형AI의 구성요소를 편리하게 사용하도록 도와주는 아마존웹서비스(AWS) 베드록을 활용해 고객의 질문 의도를 보다 정확히 분석하고 최적의 결과를 추천하는 기능도 선보인다.

hy 구태모 플랫폼 개발팀장은 도입 과정에서 제품을 검색할 때 '기다리는 느낌'을 지우는 것이었다고 밝혔다. 기존 검색 방식은 전체 문장을 완성해 띄우는 방식으로 질의응답 과정에서 몇 초의 공백이 있었기 때문이다.

그는 "검색 과정의 몇 초의 공백만으로도 사용자는 기다린다는 불편한 감장을 느끼는 만큼 질문 즉시 대답이 나오도록 서비스를 구상하는 것에 초점을 맞췄다"고 초기 구상안을 소개했다.

오타 보정 기능이나 초성 검색 기능 역시 고객 경험향상을 위해 추가한 기능이다. 구 팀장은 "정확한 제품명을 모르는 고객들은 제품 상세 페이지를 방문해 일일이 제품을 비교해야 했었다"며 "자동완성·오타 정정·제품 추천 등의 기능이 추가 되면 고객 만족도를 크게 높일 수 있을 것이라 느꼈지만 생각을 현실로 이루는 과정은 쉽지만은 않았다"고 개선 이유를 설명했다.

hy 구태모 플랫폼개발팀장이 인터뷰에서 메가존클라우드를 선정한 이유에 대해 답변하고 있다. (사진=메가존클라우드)

hy는 프로젝트를 진행하기 위해 여러 파트너사와 논의 끝에 메가존클라우드를 선정했다. 유통·커머스 영역에선 적용 사례가 드문 실제 데이터 기준 데모 버전을 제시한 것이 이유다. 구 팀장은 "최초 기술 검토 단계부터 서비스 구축 후 관리까지 메가존클라우드가 도와준다는 점도 파트너십을 체결하게 된 주요 이유 하나였다"고 덧붙였다.

도입 과정에서 예상치 못한 난관도 있었다. 메가존클라우드 측은 "학습모델이 아닌 파운데이션 모델을 활용하는 방식을 택하다 보니 hy의 특허 유산균 제품명 등 고유 검색어를 입력하면 검색엔진이 정확히 인식을 못 하는 부분도 있었다"며 "여러 시행착오 끝에 텍스트 서치와 벡터 서치를 결합한 하이브리드 서치를 통해 문제점을 해결하는 것에 성공했다"고 개발 과정의 고충을 토로했다.

구 팀장은 "구체적인 상품명 없이 '간에 좋은', '장에 좋은' 등의 키워드만으로 제품을 추천해 주는 것이 가장 고객 만족도가 높았다"며 "단순히 솔루션 구축에서 끝나지 않고 서비스 오픈 이후에도 검색 품질 높이는 작업을 하고 지속 가능한 운영을 만들어 준 점이 인상적"이라고 이번 프로젝트에 대해 평가했다.

메가존클라우드 관계자는 "이커머스의 특징을 고려해 두루뭉술한 키워드로 질문하면서도 원하는 검색 결과를 빠르게 지원해야 해 불가피한 지연을 최대한 줄여야 했다"며 "'달콤한', '엄마에게 좋은' 등 유사 검색어를 넣어도 AI가 원하는 제품을 찾도록 개발한 결과를 토대로 향후에도 다양한 IT 솔루션을 구축해 나가겠다"고 말했다.