플러스프로젝트 배경
1) 문제점 수동 매칭의 한계: 경쟁사 상품의 제목과 이미지를 사람이 일일이 비교하여 동일 상품 여부를 판별하는 데 막대한 시간과 비용 소요. 텍스트 매칭의 부정확성: 단순 키워드나 제목 비교만으로는 고유한 상세이미지 속 상품의 일치 여부와 적정 시장 가격을 정확히 파악하기 어려움. 2) 프로젝트 목표 판별 자동화 및 정확도 확보: CLIP 이미지 임베딩과 Gemini LLM을 활용하여
프로젝트 성과
AI 기반 타사 상품 자동 매칭 및 실시간 적정 가격 가이딩 시스템 구축
CLIP 및 Gemini API 기반의 2단계 하이브리드 검증으로 오매칭률을 최소화하고 상품 판별 업무 효율을 극대화
FastAPI와 Celery 중심의 비동기 분산 큐를 구현하여 대용량 이미지 추론 병목을 해결
FastAPI와 Celery 중심의 비동기 분산 큐를 구현하여 대용량 이미지 추론 병목을 해결
핵심 기능
하이브리드 AI 기반 상품 동일성 판별 시스템
CLIP 이미지 분석과 Gemini 멀티모달 추론을 결합하여 고정밀 자동 매칭 구현.
FastAPI, Celery, Redis 기반 분산 큐로 대량 스크래핑 및 AI 추론 병목 해결.
FastAPI, Celery, Redis 기반 분산 큐로 대량 스크래핑 및 AI 추론 병목 해결.
진행 단계
기획/디자인
2026.04.
쟁사 상품 제목 및 상세이미지 수집 범위 확정 및 2단계 자동 매칭 판별 비즈니스 로직 설계.
스크래핑 데이터, 유사도 스코어, 적정 가이드 가격을 시각화하는 대시보드 UI/UX 디자인.
스크래핑 데이터, 유사도 스코어, 적정 가이드 가격을 시각화하는 대시보드 UI/UX 디자인.
프로젝트 상세
1) 포트폴리오 소개 타사 상품 데이터를 스크래핑하여 당사 상품과의 동일 여부를 판별하고, 최적의 가이드 가격을 제안하는 AI 기반 매칭 시스템. CLIP 모델의 1차 이미지 유사도 분석과 Gemini LLM의 2차 멀티모달 추론을 결합한 2단계 하이브리드 검증 파이프라인 구축. 2) 작업 범위 웹 프론트엔드: Next.js 기반으로 스크래핑 데이터, 상품 매칭 현황, 가격 비교 추이를
