AWS Bedrock과 Claude 3.5 Sonnet을 활용한 자동 상품 이미지 검수 시스템 구축기

올리브영 카탈로그 서비스개발팀은 외부 플랫폼의 다양한 이미지 가이드라인을 준수하기 위해 수동 검수의 한계를 극복하고자 AI 기반 자동 검수 시스템을 도입했다.

여러 모델을 비교한 결과, Claude 3.5 Sonnet이 정확도와 AWS 인프라와의 통합 용이성 측면에서 가장 우수한 성능을 보여 최종 모델로 선정되었다. 시스템은 이미지 업로드, 분석, 결과 처리, 데이터 관리 서비스로 구성된다.

구현 과정에서 AI 응답의 불안정성을 해결하기 위해 다음과 같은 최적화 전략을 사용했다:

• System Prompt 도입을 통한 역할 정의 및 문맥 제공
• Temperature를 0으로 설정하여 무작위성 최소화
• Top-p(0.1) 및 Top-k(1) 설정을 통한 출력 제어
• 명확한 지시 사항, 구체적 예시, JSON 응답 포맷 지정 등 프롬프트 엔지니어링 적용