AWS 기술 블로그
Category: Amazon OpenSearch Service
기존 LangGraph 워크플로우를 Amazon Bedrock AgentCore Runtime으로: 아이지에이웍스 클레어의 프로덕션 이관과 운영 경험
이 글은 AWS와 아이지에이웍스가 함께한 프로젝트의 프로덕션 이관 경험을 다룹니다. 1부에서는 Agentic 프로토타입의 설계와 평가를 소개했습니다. 2부에서는 기존 서비스의 실행 환경을 이관한 과정과 이관에서 확인한 성능·운영 특성을 살펴봅니다. 들어가며 클레어(Claire)는 아이지에이웍스의 CDP & CRM 통합 플랫폼 디파이너리(DFINERY)에 내장된 AI 분석 에이전트입니다. Text-to-SQL 기반으로 마케터의 자연어 질문을 정확한 SQL 쿼리로 변환해 실행하고, 결과를 해석한 답변까지 제공합니다. […]
아이지에이웍스 클레어의 Agentic AI PoC 여정: Amazon Bedrock AgentCore로 설계하고 평가하기
이 글은 AWS와 아이지에이웍스가 함께 진행한 프로토타입 검증 프로젝트를 아이지에이웍스 문석민·장소진 님과 공동으로 작성했습니다. 1부는 프로토타입 설계와 평가를, 2부는 프로덕션 이관과 운영 경험을 다룹니다. 들어가며 아이지에이웍스는 AI 기반의 SCI(Synthetic Consumer Intelligence) 기술로 기업이 소비자를 이해하고 시장을 예측해 성장할 수 있도록 돕는 AI 빅데이터 테크 기업입니다. 20년간 축적해 온 실제 소비자 행동 데이터를 학습해, 과거 데이터를 […]
롯데백화점의 생성형 AI 기반 파트너 제안 채널 ‘AI 비즈센터’ 구축기
AI 비즈센터 키 비주얼 롯데백화점은 수천 개의 입점 브랜드 및 파트너사와 협력하며 입점, 계약, 행사 기획, 마케팅 제휴 등 다양한 비즈니스 프로세스를 운영하고 있습니다. 고객용 앱에서 AI 컨시어지 ‘더스틴‘을 운영하는 등 생성형 AI를 고객 접점에 적용해 왔으며, 이번에는 그 활용 범위를 파트너사의 입점 및 협업 지원 영역으로 확장했습니다. 롯데백화점은 파트너사의 정보 탐색과 제안 준비, 제안서 […]
Amazon OpenSearch Service 고급 활용 – 자체 빌드 Nori 분석기를 통한 사용자 사전 미세 조정
검색 서비스에서는 브랜드명이나 상품명처럼 해당 분야에서 사용하는 도메인 용어를 정확하게 처리하는 것이 중요합니다. 이런 용어가 의도와 다르게 분리되면 사용자가 찾는 상품을 놓치거나 관련 없는 결과가 검색될 수 있으며 점진적으로 사용자 경험 저하라는 악순환이 반복됩니다. Amazon OpenSearch Service는 커스텀 패키지를 통해 사용자 사전과 동의어 사전을 적용할 수 있습니다. 이를 활용하면 서비스에 필요한 용어를 추가하고 서로 다른 검색 […]
AI-DLC 기반 GS SHOP 검색·추천 개발 프로세스 고도화 사례
본 블로그는 GS리테일과 AWS가 공동 작성하였습니다. 검색과 추천, 서로 다른 두 과제를 하나의 개발 방법론으로 풀다 온라인 커머스에서 검색과 추천은 고객 경험을 결정하는 핵심 서비스입니다. 고객이 원하는 상품을 빠르게 찾고, 적절한 상품을 제안하기 위해서는 검색 방식과 추천 모델을 지속적으로 개선해야 합니다. 하지만 실제 운영 환경에서는 새로운 기능을 개발하는 것보다 빠르게 검증하고 반복적으로 개선할 수 있는 […]
AI Agent를 위한 OpenSearch 검색 품질 개선하기 (Part 2)
Rerank와 Weight 튜닝, 그리고 예상과 다른 결과들 1부에서는 Amazon OpenSearch Service와 Amazon Bedrock으로 검색 품질을 측정하는 시스템을 만들었습니다. 이제 측정할 수 있게 됐으니, 고객들은 자연스럽게 “그래서 어떻게 개선하지?” 를 묻게 됩니다. 이번 글에서는 측정 결과를 바탕으로 검색 품질을 실제로 끌어올리는 방법을 다룹니다. 사실 저는 이 테스트를 시작할 때 “검색 성능은 Rerank를 붙이면 당연히 좋아지겠지?” 라고 […]
AI Agent를 위한 OpenSearch 검색 품질 평가하기 (Part 1)
요즘 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기반 AI Agent를 구축하는 프로젝트가 정말 많습니다. 사내 문서를 검색해 답하는 어시스턴트, 고객 문의를 처리하는 봇, 방대한 기술 문서에서 근거를 찾아주는 에이전트까지. 그런데 이런 프로젝트를 지원하다 보면 거의 같은 질문을 드리게 됩니다. “검색 품질은 어떻게 측정하고 계신가요?” 돌아오는 답은 대개 비슷합니다. “체감상 좋아진 것 같아요.” “몇 개 돌려봤는데 괜찮던데요.” 정작 “검색이 얼마나 […]
Amazon OpenSearch 3.3 업그레이드로 미리캔버스의 검색 성능 개선
부제: derived source와 Lucene 10.3으로 stored fields 병목을 해소하고, 무중단·안전 롤백 전략으로 메이저 버전을 올린 이야기 본 게시글은 미리디의 김민석, 최시온, 이동진, 김백규님과 함께 작성하였습니다. 미리디의 미리캔버스 소개 미리캔버스는 “누구나 쉽게, 함께 만드는 디자인”을 지향하는 실시간 협업 디자인 플랫폼입니다. 프레젠테이션, SNS 카드뉴스, 유튜브 썸네일, 포스터까지 다양한 시각 콘텐츠를 브라우저에서 바로 만들 수 있습니다. 현재 90만 […]
Amazon OpenSearch Service로 미리캔버스의 듀얼 벡터 검색 도입과 성능 최적화
부제: 4,000만 건 디자인 리소스의 의미 기반 검색을 위한 듀얼 벡터 설계, 그리고 OpenSearch 2.19에서 마주한 메모리와 IOPS 병목과의 싸움 본 게시글은 미리디의 김민석, 최시온, 이동진, 김백규님과 함께 작성하였습니다. 미리디의 미리캔버스 소개 미리캔버스는 “누구나 쉽게, 함께 만드는 디자인”을 지향하는 실시간 협업 디자인 플랫폼입니다. 프레젠테이션, SNS 카드뉴스, 유튜브 썸네일, 포스터까지 다양한 시각 콘텐츠를 브라우저에서 바로 만들 […]
동원F&B의 Amazon Bedrock AgentCore 기반 AI 쇼핑 어시스턴트로 쇼핑 경험 혁신 여정
동원F&B는 식품 제조를 넘어 건강한 식문화와 라이프스타일 혁신을 선도하며, 대한민국 대표 종합식품기업으로 자리매김하고 있습니다. 축적된 식품 기술력과 디지털 혁신 역량을 바탕으로, 고객의 일상 전반에 새로운 가치를 제공하는 미래형 푸드&라이프 플랫폼 기업으로 도약하고 있습니다. 동원F&B가 운영하는 ‘동원몰’은 동원을 대표하는 식품 전문 이커머스 플랫폼으로, 매일 수많은 고객에게 신선하고 다양한 먹거리를 제공하고 있습니다. 유통·제조업계 전반에 생성형 AI 도입이 […]









