Vertex AI Search를 활용한 결과 없는 검색 개선

이 게시물은 컬리의 검색 기능에서 발생하는 결과 없는 검색 문제를 Google의 Vertex AI Search를 도입하여 개선한 사례를 다룹니다.

프로젝트 개요 및 도입 배경

• 기존 검색에서 오타, 띄어쓰기 오류 등으로 약 6~7%의 검색 결과가 없던 문제를 해결
• Vertex AI Search를 활용해 의미론적 검색 및 컨텍스트 기반 검색 구현

검색 데이터 구성 및 운영

• BigQuery 기반 자체 데이터 소스 구축과 스키마 설정으로 신뢰도 높은 검색 데이터 관리
• 정기적 데이터 업데이트 및 모델 튜닝을 통해 도메인 특화 검색 성능 향상

성과 및 향후 과제

• A/B 테스트에서 구매 전환율 등 주요 지표가 크게 향상되어 전체 고객에 서비스 적용 중
• 금칙어 필터링, 검색 결과 캐싱, 커스텀 임베딩 등 추가 고도화 작업이 필요