Magento 2용 컨텍스트 인식 RAG 식물 비서 구축 및 AI 사진 분석 기능 추가

지난 몇 달 동안 저는 제가 운영하는 다국어 온라인 식물 스토어인 Introgreen을 위해 두 가지 맞춤형 AI 도구를 구축해 왔습니다.

일반적인 챗봇 확장 기능을 설치하는 대신, 방문자가 어떤 제품을 보고 있는지 이해하고, 저희 자체 식물 지식 라이브러리에서 관련 정보를 검색하여 사람들이 적합한 식물을 선택하도록 돕는 것을 개발하고 싶었습니다.

그 결과 Plantcoach라는 컨텍스트 인식 RAG 비서와 사진 분석 기능을 갖춘 AI 기반 추천 도구인 Plant Finder가 탄생했습니다.

두 도구 모두 현재 공개되어 있으며, 사진 분석 기능은 아직 베타 버전입니다.

1. Plantcoach: Magento 페이지 컨텍스트를 활용한 RAG

Plantcoach는 모델의 일반 지식에 전적으로 의존하는 대신, 저희 자체 식물 조언 라이브러리에서 관련 정보를 검색하기 위해 **검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation, RAG)**을 사용합니다.

이 라이브러리는 식물 관리, 질병, 해충, 생육 조건 및 다양한 환경에 맞는 식물 선택에 대한 내용을 다룹니다.

흥미로운 점은 Magento 2와의 통합입니다.

Plantcoach는 전용 페이지와 홈페이지, 카테고리 페이지, 제품 페이지의 채팅 팝업 형태로 작동합니다.

이 비서는 페이지 컨텍스트에 맞춰 적응합니다.

예를 들어, 누군가 Monstera 제품 페이지를 방문하여

사진만으로는 모든 것을 신뢰성 있게 판단할 수 없습니다. 예를 들어, 하루 동안 방이 얼마나 많은 자연광을 받는지 알려줄 수는 없습니다.

그렇기 때문에 이 도구는 이미지 분석과 후속 질문을 결합합니다.

사진 기능은 현재 공개 베타로 이용 가능합니다.

3. 기술적 과제 (The technical challenges)

저희 Magento 스토어는 네덜란드어, 독일어, 영어, 프랑스어, 스페인어의 다섯 가지 언어로 운영됩니다.

이러한 도구들을 구축하는 과정에서는 여러 다른 정보 출처를 결합해야 했습니다:

• 다국어 식물 지식 라이브러리.
• 관련 조언을 위한 RAG 기반 검색(retrieval).
• Magento 카테고리 및 제품 페이지의 컨텍스트.
• 구조화된 제품 속성 및 재고 여부.
• AI 이미지 분석 및 추가 사용자 입력.

한 가지 과제는 언어별로 같은 식물에 대해 다양한 일반 명칭을 처리하는 것입니다.

또 다른 과제는 추천 사항이 사용자의 상황과 실제 제품 카탈로그 모두와 관련성이 있도록 보장하는 것입니다.

특히 다국어 검색(multilingual retrieval) 및 추천 품질 측면에서 개선할 부분이 많이 남아 있습니다.

4. 도구 사용해 보기 (Try the tools)

두 도구 모두 저희 영어권 스토어에서 이용 가능합니다.

Plantcoach — 컨텍스트 인식 RAG 어시스턴트

https://introgreen.eu/plantcoach/

식물 관리에 대한 질문을 하거나 제품 페이지의 컨텍스트 기반 채팅 팝업을 사용해 보세요.

Plant Finder — AI 사진 분석 (베타)

https://introgreen.eu/plant-finder

사진을 업로드하고 직접 식물 추천 기능을 사용해 보세요.

5. 피드백 부탁드립니다 (I'd love your feedback)

저는 특히 다른 개발자분들께 다음과 같은 의견을 듣고 싶습니다:

• RAG 검색과 구조화된 이커머스 제품 데이터를 어떻게 결합하시나요?
• AI 어시스턴트에서 페이지 컨텍스트를 어떻게 관리하시나요?
• 특히 모바일 환경에서 사진 업로드 워크플로우가 직관적인가요?

두 도구 모두 Introgreen을 위해 맞춤 제작되었으며, 저는 계속해서 개선하고 있습니다.

비슷한 프로젝트 경험이나 개선 아이디어가 있다면 기꺼이 듣고 싶습니다.

읽어주셔서 감사합니다!

요한