GS리테일 기술 블로그 글 모음

RCA를 돕는 코드리뷰 AI Agent: 질문에서 재검토까지

GS리테일이 RCA 관점에서 코드와 운영 데이터를 분석하는 AI 리뷰 에이전트를 도입했습니다.

출처: GS리테일 · 2026-10-22 · 원문 보기

AI 개발 도구와 세션 기반 아이템 그래프를 활용한 i2i 추천 모델 개선

GS리테일이 AI 개발 도구와 그래프 기반 알고리즘으로 i2i 추천 모델을 개선해 주문 고객 수를 14% 높였다.

출처: GS리테일 · 2026-10-06 · 원문 보기

[ AI-DLC 사례 2: 추천 ] AI로 코딩은 빨라졌는데, 왜 실험은 여전히 어려웠을까?

GS리테일은 AI로 추천 후보 구현을 빠르게 한 뒤 평가와 판단 체계를 정비했다.

출처: GS리테일 · 2026-08-20 · 원문 보기

[ AI-DLC 사례 1: 검색 ] AI-DLC로 3일, 뷰티 자연어 검색을 만드는 여정

GS리테일 검색팀이 AI-DLC로 자연어 뷰티 검색을 3일간 구현하고 평가했다.

출처: GS리테일 · 2026-08-14 · 원문 보기

[사내 지식 AI 만들기 ⑤·수집] 좋은 답변의 90%는 검색 전에 결정된다 — Notion 회사와는 차원이 다른 20년치 수집

GS리테일이 20년치 문서를 정리해 사내 RAG 지식 수집 파이프라인을 구축했다.

출처: GS리테일 · 2026-07-12 · 원문 보기

사내 지식 AI 만들기 ④·채널] 모바일 앱을 또 만들 뻔했다 — 채널은 글로벌 업체를 못 이긴다, 그래서 Thin 플랫폼

GS리테일이 자체 앱 대신 업무 채널을 연결하는 Thin 플랫폼으로 사내 지식 AI를 제공했다.

출처: GS리테일 · 2026-07-12 · 원문 보기

[사내 지식 AI 만들기 ③-2부·대화] RAG Score와 Answer Readiness는 다른 질문이다

기업 지식 AI에 질문 확장과 사용자 기억을 더해 실제 답변 준비도를 높였다.

출처: GS리테일 · 2026-07-10 · 원문 보기

[사내 지식 AI 만들기 ③-1부·대화] 사용자는 한 줄로 묻지 않았다 — 그런데 정확도 1.0으로도 부족했다 (RAG → AgenticRAG)

GS리테일이 사용자 권한과 대화 의도에 맞춰 지식 범위를 고르는 AgenticRAG를 만들었다.

출처: GS리테일 · 2026-07-10 · 원문 보기

[사내 지식 AI 만들기 ②·권한] 지식을 한곳에 모았더니, 아무나 다 볼 수 있게 됐다 — payload 필터로 RBAC를 다시 세운 이유

GS리테일이 통합 지식 검색에 사용자별 payload 권한 필터를 적용했다.

출처: GS리테일 · 2026-07-02 · 원문 보기

[사내 지식 AI 만들기 ①·저장] 컬렉션이 KB만큼 늘어나기 시작했다

GS리테일이 Qdrant에서 KB별 컬렉션을 통합하고 검색 설계와 실제 운영 상태를 점검했다.

출처: GS리테일 · 2026-06-30 · 원문 보기

쇼핑에 영상을 더하다: Part 3. 이해한 영상을 추천으로 연결하기

GS SHOP이 영상의 맥락과 시청 행동을 기존 숏폼 추천 점수에 연결했다.

출처: GS리테일 · 2026-04-09 · 원문 보기

쇼핑에 영상을 더하다: Part 2. 영상을 '이해'하기 시작하다

GS SHOP이 영상 내용을 설명하고 벡터로 색인하는 추천 파이프라인을 만들었다.

출처: GS리테일 · 2026-03-30 · 원문 보기