[컴퓨터월드] 국내 유산균 및 유통 전문기업 hy(에치와이, 구 한국야쿠르트)가 오프라인 배송 중심 서비스에서 온라인 플랫폼 유통 서비스로의 변화를 꾀하고 있다. 변화의 중심은 hy의 온라인몰 ‘프레딧(Fredit)’이다. 빠르게 진화하는 AI 시대를 맞아 올해 hy는 아마존웹서비스(AWS)의 생성형 AI 서비스를 기반으로 프레딧의 검색 시스템을 고도화하며, 온라인 플랫폼 활성화에 박차를 가하고 있다.

지난달 서울 삼성동 코엑스에서 열린 ‘AWS 인더스트리 위크 2024(AWS Industry Week 2024)’에서 hy 정보보문 플랫폼개발팀 구태모 팀장을 만나 생성형 AI를 활용한 프레딧 검색 시스템 고도화에 대해 들어봤다.

온라인 유통에 방점…AWS 클라우드로 이관

한국야쿠르트 당시 hy의 주요 비즈니스는 과거 ‘야쿠르트 아줌마’라고 불려 온 프레시 매니저들의 현장 방문식 오프라인 유통·판매였다. 이후 온라인 유통, 이커머스로 진화하는 시장 흐름에 따라 hy로 사명을 변경하고 온라인 플랫폼 서비스 프레딧을 구축했다. 프레딧에서는 유산균 제품과 같은 건강식품에 더해 화장품, 생활용품 등 5천 개 이상의 제품을 판매하고 있다.

현재 220만 명의 회원이 프레딧을 이용하고 있고, 하루에 약 5만 명이 방문해 월간 활성 사용자 수(MAU)는 160만여 명에 달한다. 프레딧 플랫폼의 시스템 개발·운영은 구태모 팀장을 필두로 한 9명의 인력이 담당하고 있다.

지속적으로 늘어가는 프레딧 사용자 트래픽에 대응하고자 hy는 지난해 12월 기존 온프레미스 환경을 AWS 클라우드 인프라로 이관했다. 다만 기존 프레딧의 검색 시스템은 단순 키워드 검색 기능만을 제공했다. 이 때문에 자동 완성 및 오타 수정 검색은 지속적인 업데이트가 요구돼 많은 운영 리소스가 필요했다. 이에 hy는 다양화되는 제품 수요에 대응하고 고객의 제품 검색을 돕는 자연어 기반 AI 검색 기능 구축에 나섰다.

올해 3월 hy는 생성형 AI 기반의 고도화된 검색 기능 및 상품 추천 엔진 구축 프로젝트를 추진했고, 이를 단기간에 완료해 5월 AWS가 지원하는 생성형 AI 서비스를 접목한 검색 시스템을 정식으로 선보였다.

hy 정보부문 플랫폼개발팀 구태모 팀장은 “온라인몰 프레딧을 오픈한 후 매년 성장을 거듭하면서 더욱 우수한 검색 시스템의 필요성이 대두됐다. 실제 기존 검색 시스템에 대해 불편하다는 고객 의견이 있었고, 이에 검색 엔진을 업그레이드해야겠다고 판단했다”며 “이를 위해 AWS와의 논의를 거쳐 검색 엔진에 AI를 적용하기로 결정했고, AWS 측에서 먼저 ‘아마존 베드록(Amazon Bedrock)’과 ‘아마존 오픈서치(Amazon Opensearch)’ 서비스를 활용하는 아키텍처를 제안해 줘 프로젝트를 추진하게 됐다”고 설명했다.

‘아마존 베드록’ 연동해 검색·추천 엔진 구축

hy는 다양한 파운데이션 모델(FM)과 거대언어모델(LLM) 접근 및 활용을 통해 생성형 AI 애플리케이션 구축·확장을 지원하는 AWS의 대표 생성형 AI 서비스 아마존 베드록을 검색 시스템 고도화에 활용했다. 아울러 로그 분석, 애플리케이션 검색 등에 있어 데이터의 수집·집계를 돕는 아마존 오픈서치 서비스를 함께 접목해 검색·추천 엔진을 구축했다.

앞서 hy는 프레딧의 인프라로 AWS 클라우드를 이용한 경험이 있어 베드록과 오픈서치를 큰 공수 없이 유연하게 연동할 수 있었다. 이 과정에서 AWS 프리미어 컨설팅 파트너인 매니지드 서비스 기업(MSP) 메가존클라우드의 엔드투엔드 서비스 ‘젠AI360(GenAI360)’ 오퍼링 지원도 받았다.

검색 시스템에 이용할 모델로는 AWS의 ‘아마존 타이탄(Amazon Titan)’과 앤트로픽(Anthropic)의 ‘클로드 3 하이쿠(Claude 3 Haiku)’를 선택했다. 또 아마존 오픈서치를 접목해 자연어 기반의 편리한 검색 서비스를 개발했다.

구태모 팀장은 “프로젝트 수행 당시 클로드 3 하이쿠 모델이 가장 비용효율적이면서도 정확한 결과물을 산출할 수 있는 최신 모델이었다. 이를 활용해 실제 내부 데이터를 기반으로 테스트를 진행했고 만족도가 매우 높았다”며 “여기에 더해 아마존 오픈서치 서비스가 제공하는 다양한 플러그인들을 이용하고 있다. 자연어를 형태소 단위로 잘라 정확도를 높였고, 자모 라이브러리를 활용해 초성 검색이 원활하도록 구축했다. 한-영 변환 모델도 탑재해 고객이 실수로 한글 키 대신 영문 키를 사용하는 경우에 대응하도록 했다. 이외에도 ‘가드레일 포 아마존 베드록(Guardrails for Amazon Bedrock)’을 적용시켜 부적절한 언어를 필터링하는 기능도 지원하고 있다”고 말했다.

검색 정확도, 제품 클릭률 모두 향상

hy는 AWS의 생성형 AI 서비스로 검색 시스템을 고도화한 후 검색 정확도와 제품 클릭률이 모두 향상됐다. 구체적으로 프레딧의 검색 정확도는 기존 53%에서 94.1%로, 제품 클릭률은 49%에서 75.2%로 개선됐다. 프레딧 내 AI 추천 검색어를 통해 온라인 광고와 신제품 출시 이벤트와 같은 홍보 업무 부담도 경감할 수 있었다.

이에 대해 구태모 팀장은 “생성형 AI를 기반으로 검색 시스템을 고도화한 후 검색 정확도와 클릭률이 정말 많이 향상됐다. 아마존 베드록을 활용하면서 효율적인 자연어 검색이 가능해 진 것이 주효했다. 가령 고객이 ‘손흥민 광고’라고 검색하면, 이를 AI가 자동으로 추론해 손흥민 선수가 광고모델을 맡은 ‘윌’ 제품을 보여준다. 어떠한 질문을 하더라도 맥락을 이해한 답변을 산출하는 것이다. 또 hy의 특허 유산균 ‘HY2782’와 같은 고유 판명 입력해도 정확하게 검색 결과를 제공한다”고 강조했다.

이어 구 팀장은 “내부 업무 부담도 덜 수 있었다. 프레딧 운영 리소스 측면에서 신제품이 출시되거나 이벤트를 진행할 때 이전에는 여러 부서에서 고객들의 검색 키워드에 신경을 많이 썼었다. AI 검색 시스템 구축 후인 현재는 프레딧의 추천 검색어를 AI가 알맞게 추천해 주는 방식으로 자동화됐다. 무엇보다 아마존 오픈서치 서비스가 검색어의 초성과 오타, 띄어쓰기 등 다양한 검색 상황들을 관리할 수 있어 검색어 관리에 드는 부담도 줄일 수 있는 방향으로 개선됐다”고 덧붙였다.

단순 키워드 매칭 대신 대규모 단어 및 구문 데이터베이스를 활용, 쿼리의 실제 의미와 맥락을 이해하게 됨으로써 고객에게 연관성 높은 검색 결과를 제공하게 된 것이다. 향상된 상품 매칭, 속성별 상품 비교, 사용자 의도에 기반한 자동 생성 쿼리, 오탈자 수정, 영어-한국어 번역, 자동 완성 등의 검색 기능을 토대로 사용자의 구매 경험 만족도를 높이는 동시에 내부 업무 프로세스 개선도 이뤘다는 게 구태모 팀장의 설명이다.

“생성형 AI 기반 고객 맞춤형 서비스 구축할 것”

hy는 검색 시스템 구축 성과를 바탕으로 생성형 AI를 더 다양한 영역에 도입하고, 고객 맞춤형 서비스를 구축해 나갈 계획이다.

구태모 팀장은 프레딧의 향후 발전 계획에 대해 “지난 10월 서울 리전(Region) 내 아마존 베드록 서비스가 정식 출시됐다. 먼저 미국 리전 내에서 이용 중인 아마존 베드록을 서울 리전 서비스로 이관하는 것을 검토 중이다. 그리고 프레딧의 대고객 서비스로 활용되고 있는 생성형 AI를 내부 업무에도 도입하는 방안을 고려하고 있다. 회사 내부 문서를 쉽게 검색하는 시스템을 구축하는 등 다양한 영역에 생성형 AI를 접목해 보려 한다”고 밝혔다.

이어 구 팀장은 “프레딧 플랫폼에 대해서는 생성형 AI를 활용한 리뷰 서비스 개발을 장차 추진하고자 한다. 일회성 구매 비율이 높은 타사 서비스와 달리, 프레딧은 정기 구독에 특화된 플랫폼이다. 이런 특성을 반영해 직장인들이 필요로 하는 맞춤 식단을 생성형 AI가 추천하고 배송하는 등의 고객 맞춤형 서비스를 기획해 구축할 계획이다. 고객 만족도 향상을 위해 매년 UI/UX도 개편하고 있다”고 말했다.

마지막으로 구 팀장은 “아직까지 hy는 온라인보다는 프레시 매니저들을 통한 오프라인 유통 매출이 큰 편이다. 올해 AWS의 생성형 AI 서비스를 도입해 프레딧의 검색 시스템을 고도화하고 빠르고 만족도 높은 고객 서비스를 제공할 수 있게 됐듯이, 앞으로도 고객이 편안한 서비스를 개발하고 365일 24시간 안정적으로 운영해 온라인 매출을 크게 성장시켜 나가겠다”고 포부를 밝혔다.