이 솔루션의 상세 도입 과정에 대한 자료를 받아보고 싶으시다면 이 링크를 통해 양식을 제출해주세요. 솔루션 도입 과정 PDF 파일을 다운로드 받으실 수 있습니다.

리테일 산업은 매일 수천 개 이상의 상품 정보를 생성하고, 그에 따라 고객 요구와 시장 트렌드도 빠르게 변합니다. 고객들은 단순히 상품 정보를 조회하는 수준을 넘어, 자신의 상황과 선호도에 맞는 문장형 검색과 지능형 추천을 기대합니다. 그러나 실제로는 상품 라벨(이미지), 리뷰, 속성(가격·성분·브랜드 등), 프로모션 정보 등 다양한 형식의 데이터가 방대한 양으로 쌓여, 이를 체계적으로 관리하고 자동화된 AI 모델로 분석·추천하기 쉽지 않습니다. 또한 추천 AI를 통해 비즈니스를 확장하려면 전사 AI 인프라와 맞춤형 솔루션이 필수입니다.

VESSL의 LLMOps로 도입할 수 있는 AI 서비스

상품 데이터 처리 및 요약 자동화

• 상품 라벨·이미지를 OCR로 인식 후, LLM으로 핵심 특징(브랜드, 유통기한 등)을 추출·속성화
• 대규모 이미지·텍스트를 자동화해, 잦은 상품 업데이트 시에도 신속 관리

지능형 검색 및 추천 서비스

• 생성된 상품 특징·속성을 기반으로 문장형 검색과 연관 상품 추천을 실시간 제공
• 고객 질의(“유통기한 긴 저지방 우유 할인 중?”)에도 정확한 답변 가능

리뷰 요약 및 부가 추천

• 고객 리뷰를 LLM으로 자동 요약, 주요 장단점·키워드 추출
• 요약된 리뷰와 상품 속성을 결합해 상세 검색·연관 추천 강화 → 매출 증대

해결 과제 정의

어떻게 리테일 산업에서 고객 경험과 업무 효율을 동시에 극대화할 수 있을까요? VESSL AI가 제안하는 주요 과제는 다음과 같습니다.

복잡한 상품 정보 관리

• 리테일 매장에는 상품 라벨(이미지), 리뷰, 매뉴얼, 프로모션 등 다양한 소스가 존재
• 이미지(라벨·포장지)로 된 유통기한·원산지 등 핵심 데이터 추출, 방대한 리뷰 요약 등이 쉽지 않음

다차원 상품 속성 및 업데이트

• 카테고리, 가격, 브랜드, 성분 등 상품 속성이 많고, 이벤트·신상품 변동이 잦아 실시간 반영 필요
• 상품 정보가 곳곳에 분산, 자동화된 파이프라인 없이는 관리가 어려움

문장형 검색 및 추천

• 고객이 “유통기한 긴 무지방 우유 중 할인 중인 브랜드?”처럼 자연어로 검색 시 정확히 응답해야 만족도 상승

리뷰 요약 및 사용자 참여도 상승

• 리뷰가 많아질수록 신뢰도는 올라가지만, 원하는 정보 찾기 어려움
• 요약된 리뷰+연관 상품 추천 = 체류시간·재구매율 증대

솔루션

위의 해결 과제들은 VESSL AI의 LLMOps 플랫폼을 통해 완수하실 수 있습니다. 처음 AI 파이프라인을 구축하는 기업도 손쉽게 내부용 AI 챗봇을 도입하는 과정을 VESSL AI가 함께합니다.

MLOps/LLMOps 솔루션 개요

VESSL AI의 LLMOps 솔루션은 아래 기능을 중심으로, 리테일 기업이 필요한 AI 모델을 안정적으로 운영·최적화하도록 돕습니다.

클러스터 관리

• 이미지·리뷰 등 대규모 데이터를 안정적으로 처리·학습할 GPU 리소스 효율화

학습 및 파인튜닝

• 리테일 특화 용어(재고, 할인율, 원산지 등) 반영해 모델 정확도 향상

검색 증강(RAG)

• OCR·리뷰·상품 속성 등 통합 데이터로 정확한 검색 결과와 연관 추천 구현

모델 버전 관리 및 배포

• 신상품·프로모션 변동에 맞춰 빠르게 모델 업데이트

모델 성능 모니터링 및 최적화

• 실시간 모니터링으로 검색 정확도·추천 효율을 지속 개선

엔터프라이즈급 지원

• 긴급 이슈 발생 시 VESSL 엔지니어 즉각 대응

실제 도입 과정

한 리테일 기업은 매장에 쏟아지는 상품 라벨·포장지를 OCR로 데이터화하고, LLM으로 상품 핵심 특징(브랜드·유통기한·성분 등)을 생성·정리하고자 했습니다. 또, 문장형 검색과 연관 추천 기능을 구현해 고객이 “유통기한 긴 저지방 우유 할인 중인 브랜드?” 같은 복합 질의를 했을 때도 정확한 답변을 제공하길 원했습니다. 이와 함께 리뷰가 늘어날수록 핵심 장단점이나 키워드를 추출해 추가 상품을 추천함으로써, 고객 만족도와 매출을 동시에 높이려는 목표도 있었습니다. 그러나 LLM(대규모 언어 모델), RAG(검색 증강) 같은 AI 기술을 직접 도입한 경험이 없어, 반복되는 검색과 정보 확인 작업을 대폭 줄이면서도 내부 AI 역량까지 강화하고자 했습니다.

해결하고 싶었던 문제

• 상품 라벨·패키지가 이미지 형태라 정교한 OCR 및 속성 파싱에 인력 투입이 많았음
• 속성·리뷰가 다차원적(브랜드, 가격, 영양정보, 고객평 등)이라 전통 검색엔진으로 정확한 추천 구현이 어렵고,
• 신상품·이벤트 업데이트가 빈번하여 실시간 정보 반영이 안 되면 고객에게 부정확 정보를 제공할 위험

해당 문제를 해결하기 위한 어려움

• 기업 내부에 AI 엔지니어·GPU 인프라가 부족, LangChain 등 시도했으나 대규모 OCR·리뷰 데이터 자동화 한계
• 문장형 검색+연관 추천 기능을 실시간으로 제공하려면 자동화 파이프라인이 필요한데, 전문 지식·인력 부족
• AI 파이프라인 경험 전무로, 프로젝트 착수 단계부터 리스크 큼

VESSL AI의 문제 해결 접근 기법

• OCR 파이프라인을 VESSL MLOps와 연동 → 상품 라벨에서 추출된 텍스트를 LLM이 후처리
• 생성된 상품 특징(“무지방”, “유통기한 길다” 등)을 활용해 문장형 검색 및 연관상품 추천 구현
• 리뷰 데이터 자동 요약(RAG 적용)으로 “이 상품 장단점은?” 질의 시 핵심 요약 + 관련 상품 제안
• 자동 배포·모니터링으로, 신상품·프로모션·리뷰가 추가될 때 모델을 재학습 후 실시간 반영

비즈니스 효과 창출 성공

• OCR + LLM 분석으로 직원 수작업 부담↓, 상품 정보 정확도↑
• 정교해진 상품 소개·연관 추천을 통해 고객이 원하는 정보를 빠르게 찾고, 추가 구매로 이어지는 사례 증가
• 리뷰 요약으로 고객 피드백 분석 용이, 상품 개선·마케팅 전략 수립에 큰 도움
• 결과적으로 매출 상승, 고객 만족도 개선, 디지털 전환 가속 등 큰 성과 달성

리테일 산업의 Private LLMOps 적용 프로세스

이 솔루션의 상세 도입 과정에 대한 자료를 받아보고 싶으시다면 아래의 버튼으로 양식을 제출해주세요. 솔루션 도입 과정 PDF 파일을 다운로드 받으실 수 있습니다.

결론

리테일 산업에서 방대한 상품·리뷰·프로모션 정보를 효율적으로 관리하고, 문장형 검색과 고도화된 추천을 구현하려면 LLMOps가 필수입니다. 상품 라벨 OCR부터 LLM 기반 특징 생성, 리뷰 요약 등을 end-to-end 파이프라인으로 묶어 주면, 실시간이면서 정확도 높은 혁신 서비스를 구축할 수 있습니다. 이로써 고객 경험 고도화와 운영 효율성을 모두 높이고, 매출 증대와 시장 경쟁력 확보라는 결과로 이어질 것입니다. VESSL AI가 리테일 디지털 혁신을 위한 데이터 파이프라인, 자동 업데이트, 고도화된 추천 모델 구축을 함께 도와드립니다.