"리뷰를 읽는 시간 30분을 30초로 단축하다."
RAG(검색 증강 생성) 기반 이커머스 리뷰 분석 및 구매 의사결정 지원 에이전트
| 키워드 | 설명 |
|---|---|
| Execution | 아이디어 구상부터 MVP 배포까지 5일 만에 완성 |
| AI Native | LangChain + LangGraph 기반 멀티 에이전트 시스템 구축 |
| Vibe Coding | Phase → Epic → Task 구조로 Claude AI와 협업, 체계적 프로젝트 진행 |
| Problem Solving | 리뷰 정보 과부하 문제를 RAG 파이프라인으로 해결 |
초저가/발견형 커머스(올웨이즈, 쿠팡) 사용자들이 겪는 핵심 불편함
| Problem | Description | 영향 |
|---|---|---|
| Information Overload | 인기 상품 리뷰 500~2,000개, 일일이 읽기 불가능 | 구매 결정 지연 |
| Trust Issues | 광고성 리뷰 vs 진성 리뷰 구분 어려움 | 구매 전환율 하락 |
| Lack of Context | 별점 4.5점이어도 "내 상황"에 맞는지 판단 불가 | 이탈률 증가 |
데이터 기반 관찰:
사용자가 "민감성 피부인데 자극 있나요?" 라고 물으면, 1,200개 리뷰에서 관련 리뷰를 벡터 검색하여 답변.
| 기존 방식 | AI Agent 해결책 |
|---|---|
| 키워드 필터링 (정확도 낮음) | LLM 기반 시맨틱 검색으로 문맥 이해 |
| 일반적 요약 | 사용자 질문에 맞춤형 답변 |
| 출처 불명확 | [참고한 리뷰 원문 보기] 제공 → 할루시네이션 불안 해소 |