초개인화 Shopping Agent 만들기: Amazon Bedrock AgentCore Memory와 Custom Memory 활용법 - 데브캐치 - 데브캐치
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초개인화 Shopping Agent 만들기: Amazon Bedrock AgentCore Memory와 Custom Memory 활용법

AWS코리아

AI 요약

GPT로 자동 생성된 요약입니다

생성형 AI 및 메모리 기술을 활용한 지능형 쇼핑 에이전트가 사용자 과거 경험과 선호도를 효과적으로 기억하고 맞춤 추천을 제공하는 방법을 소개합니다. AWS의 Bedrock AgentCore Memory와 Custom Memory 구조를 통해 대화 컨텍스트를 최적화하며, 불필요한 정보 과부하를 방지하여 개인화 수준을 높입니다. 실험 결과, Memory 기반 에이전트는 적은 토큰으로도 높은 사용자 이해와 정밀 추천이 가능하며, 전체 대화 기반 방법보다 우수한 성과를 보입니다. 이러한 시스템은 서버리스 자원 활용과 구조적 데이터 저장을 통해 개발 및 운영 부담을 줄이면서도 맞춤형 서비스 제공이 가능하게 합니다. 향후엔 노이즈 필터링, 행동별 가중치 조정 및 다양한 사용자 데이터 반영으로 더욱 정교화할 수 있습니다.

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