Amazon Nova를 활용한 개인화된 제목 제안 기능 개선 사례

Amazon Nova를 활용한 개인화된 제목 제안 기능 개선 사례 소개

오늘날 디지털 시대에서는 사진을 통해 특별한 순간들과 추억을 남기는 일이 일반화되었습니다. Popsa는 이러한 사진을 아름다운 포토북으로 변환하여 사용자들에게 제공하는 기술 회사로, 지난 몇 년간 최신 AI 기술과 자동화를 활용하여 제목 제안 기능을 개선해왔습니다. 본 포스트에서는 Amazon Bedrock 및 Amazon Nova 모델을 활용한 제목 제안 기능의 혁신적인 사례를 소개합니다.

본문

Popsa의 제목 제안 기능과 기술 활용

Popsa는 2016년부터 PrintAI를 통해 사용자의 사진을 독특하고 다양한 디자인으로 자동 제작하는 알고리즘을 제공했습니다. 최근에는 Amazon Bedrock과 Amazon Nova를 통합하여 사진메타데이터, 컴퓨터 비전 및 검색 증강 생성 AI를 활용하여 12개 언어로 개인화된 제목과 부제를 자동으로 생성하는 데 성공했습니다.

기술 활용 사례

Popsa의 사용자들이 사진을 선택할 때, 앱은 사진의 메타데이터를 읽고 관련 특징을 추출하여 제목 제안 알고리즘에 입력합니다. 2024년 6월, 생성 AI를 도입하여 더 창의적인 제목을 제안하는 방식으로 기능을 개선했습니다. 예를 들어, 모든 사진이 동일한 날짜에 촬영된 경우, "이날의 추억" 같은 제목을 제안할 수 있습니다.

이후, 사용자는 AI로부터 제안받은 제목을 평가하고 피드백을 제공합니다. 이를 통해, Popsa는 사용자의 피드백에 기반하여 모델의 성능을 지속적으로 평가하고 개선할 수 있었습니다.

성능 개선 및 결과

Popsa는 Amazon Bedrock의 ConverseStream API를 통해 첫 제안의 응답 시간을 크게 단축했습니다. 평균 첫 제안 시간이 1.41초에서 0.92초로 단축됨에 따라, 사용자는 더 빠르게 첫 제목을 받을 수 있게 되었습니다.

결론

Amazon Nova의 도입으로 Popsa의 제목 제안은 기술적 성능뿐만 아니라 사용자 만족도 면에서도 큰 향상을 이루었습니다. 이러한 사례는 생성 AI와 자동화를 활용하여 고객 경험을 혁신할 수 있는 많은 가능성을 열어줍니다. 앞으로 Popsa는 더 크고 창의적인 모델을 도입함으로써 사용자에게 보다 친숙한 경험을 제공할 계획입니다.

[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/how-popsa-used-amazon-nova-to-inspire-customers-with-personalised-title-suggestions/