이탈리아유통·이커머스2025 – 진행 중미로글리오 그룹
상품 태깅과 다국어 상품 설명 자동화
미로글리오 그룹이 상품 태깅 작업을 1개월에서 약 1시간으로 줄였다
문제
수작업 상품 태깅은 시간이 오래 걸렸고 분류도 일관되지 않았다. 미로글리오는 재고 관리와 고객의 상품 탐색을 위해 믿을 수 있는 분류가 필요했다.
접근 방식
미로글리오와 데이터 리플라이는 아마존 베드록(Amazon Bedrock)의 클로드 3.5 소네트(Claude 3.5 Sonnet)와 과거 상품 이미지로 학습한 머신러닝 모델을 쓰는 태깅 시스템을 구축했다. 이 시스템은 이미지와 상품 정보를 분석해 태그와 다국어 상품 설명을 생성했다.
주요 수치
1개월에서 약 1시간으로상품 태깅 작업 소요 시간, AWS 기준
시사점
카탈로그 작업을 자동화하자 직원들이 창의적이고 전략적인 업무에 시간을 쓸 수 있게 됐다. 이 시스템은 범용 언어 모델에 미로글리오 자체 이미지를 학습시킨 모델을 결합했다.
분류
출처
출처 요약
[1]Amazon Web Services2025년 7월 10일
AWS는 미로글리오가 데이터 리플라이와 함께 구축한 카탈로그 태깅 자동화를 소개했다. 이전에 1개월 걸리던 작업이 약 1시간 걸렸다고 밝혔다. 페이지에는 날짜가 없으며, 인터넷 아카이브가 2025년 7월 10일에 처음 저장했다.
자세한 내용은 원문에서 확인하실 수 있습니다.
등록일 2026년 11월 4일 · 수정일 2026년 11월 4일
