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AI / ML·oliveyoung올리브영 테크블로그·

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

문제수동 이미지 검수로 가이드라인 일관성 부족, 담당자별 해석 차이, 방대한 이미지 처리량 대응이 어려웠다.
접근AWS Bedrock의 Claude 3.5 Sonnet을 도입해 Temperature 0.0, Top-k 1로 파라미터를 최적화하고, System Prompt로 검수 전문가 역할을 정의해 응답 일관성을 높였다.
결과2,523개 이미지에서 정확도 약 99.8%, 검수 속도 5초 이내를 달성해 매출 손실 방지 효과를 90% 이상 실현했다.
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