Shopify에서 완벽한 쇼핑 리스트를 만드는 것은 사용자의 텍스트를 어떻게 해석하느냐에서 시작됩니다. 두 방식 모두 관련성 높은 결과를 제공하는 것을 목표로 하지만, MCP(Maximum Common Subsequence)와 RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 이 작업을 근본적으로 다른 철학으로 접근합니다. 이러한 차이점을 이해하는 것은 더욱 지능적이고 직관적인 이커머스 경험을 구축하는 데 핵심입니다.
MCP 방식: 키워드 매칭
MCP 방식은 직접적인 텍스트 매칭에 중점을 둡니다. 사용자가 “빨간색 티셔츠”와 같은 것을 입력하면, 시스템은 Shopify 내의 상품명, 설명, 태그를 스캔하여 “빨간색”과 “티셔츠”라는 단어가 포함된 항목을 찾습니다. 본질적으로 키워드 기반 검색이며, 단어나 구문의 정확한 존재 여부에 우선순위를 둡니다.
쇼핑 리스트에 적용 시 작동 방식:
- 리터럴 매칭: 시스템은 정확한 키워드 매칭을 찾습니다. “빨간색 티셔츠”를 검색하면, 명시적으로 “빨간색”과 “티셔츠”를 모두 포함하는 제품을 찾습니다.
- 제한된 의미 이해: 이 방식은 뉘앙스를 이해하는 데 어려움을 겪습니다. 제품 설명에 “따뜻한”이라는 단어가 없으면 “따뜻한 재킷”이 “울 재킷”을 의미할 수 있다는 것을 본질적으로 이해하지 못합니다.
- 특정 쿼리에 대한 효율성: 사용자가 무엇을 찾고 있는지 정확히 알고 명확한 키워드를 사용하는 경우, MCP는 매우 효율적이고 구현하기 간단할 수 있습니다.
한계점:
- 의도 파악 미흡: 복잡하거나 모호한 사용자 의도를 파악하는 데 어려움을 겪습니다. “생일 선물 아이디어”와 같은 쿼리에는 의미 있는 결과를 제공하지 못합니다.
- 동의어 문제: “운동화”와 “스니커즈”처럼 의미는 같지만 명시적으로 연결되지 않은 동의어를 쉽게 처리할 수 없습니다.
- 맥락 부족: 사용자 기록, 선호도 또는 광범위한 쇼핑 맥락을 고려하지 않습니다.
- 재현율 문제: 사용자가 입력한 정확한 키워드가 포함되어 있지 않으면 매우 관련성이 높은 제품이 누락될 수 있습니다.
RAG 방식: 의미 이해 및 AI 생성
RAG, 즉 검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation)은 상당한 진전을 나타냅니다. 이는 시맨틱 검색의 힘과 대규모 언어 모델(LLM)의 생성 능력을 결합합니다. 단순히 키워드를 매칭하는 대신, RAG는 사용자 쿼리 뒤에 있는 의미를 이해하고 포괄적인 응답을 생성하는 것을 목표로 합니다.
쇼핑 리스트에 적용 시 작동 방식:
- 벡터 임베딩: 모든 Shopify 제품 정보(이름, 설명, 이미지, 리뷰)는 고차원 숫자 표현인 벡터로 변환됩니다. 유사한 제품은 이 다차원 공간에서 서로 “가까이” 위치하여 의미론적 관계를 포착합니다. 이 벡터들은 벡터 데이터베이스에 저장됩니다.
- 시맨틱 검색: 사용자가 “빨간색 티셔츠”를 입력하면, 해당 쿼리 또한 벡터로 변환됩니다. 그런 다음 시스템은 벡터 데이터베이스에서 사용자 쿼리 벡터와 가장 유사한 제품 벡터를 찾기 위해 시맨틱 검색을 수행합니다. 이는 정확한 키워드 매칭과 상관없이 이루어집니다. 예를 들어 “따뜻한 재킷”을 검색하면, “따뜻한”이라는 단어가 명시적으로 사용되지 않더라도 “울 재킷”이나 “다운 재킷”과 같은 것을 지능적으로 찾을 수 있습니다.
- LLM 증강: 검색된 가장 관련성이 높은 제품 정보는 LLM에 제공됩니다. LLM은 이 정보를 사용하여 포괄적인 쇼핑 리스트를 생성하며, 단순히 제품 이름뿐만 아니라 간략한 설명, 추천 이유, 심지어 비교까지 제공합니다.
- 심층적인 의도 이해: RAG는 “20대 여성의 생일 선물로 캐주얼한 가방을 추천해줘”와 같은 복잡한 자연어 쿼리도 처리할 수 있습니다. 이러한 요청의 뉘앙스와 맥락을 이해합니다.
장점:
- 정교한 의도 인식: RAG는 사용자 쿼리 뒤에 있는 더 깊은 의미와 의도를 이해하는 데 탁월하며, 단순한 키워드 매칭을 뛰어넘습니다.
- 개인화된 쇼핑: 사용자 기록과 선호도를 벡터 데이터베이스에 통합함으로써 RAG는 매우 개인화된 제품 추천을 제공할 수 있습니다.
- 풍부한 정보 생성: 제품에 대한 자세하고 유용한 정보, 요약, 비교, 구매 고려 사항을 생성하여 전반적인 쇼핑 경험을 향상시킬 수 있습니다.
- 높은 재현율: 다양한 표현이나 모호한 쿼리에도 관련성이 높은 제품을 더 잘 찾을 수 있습니다.
- 최신 정보 반영: 벡터 데이터베이스는 지속적으로 업데이트될 수 있어 LLM이 최신 제품 정보에 접근할 수 있도록 합니다.
복잡성:
- 높은 구현 노력: 벡터 데이터베이스 구축 및 유지 관리, 임베딩 모델, LLM 통합은 훨씬 더 복잡하고 많은 컴퓨팅 자원을 요구합니다.
- 비용: LLM API 사용료 및 벡터 데이터베이스 관리 비용이 발생할 수 있습니다.
- 환각 가능성 (완화됨): RAG가 환각을 줄이는 데 도움이 되지만, LLM은 때때로 완전히 정확하지 않은 정보를 생성할 수 있습니다. 하지만 잘 설계된 RAG 시스템에서는 덜 일반적입니다.
본질적으로, MCP 방식이 직접적인 쿼리에 이상적인 간단하고 키워드 기반의 검색을 제공하는 반면, RAG 방식은 언어의 뉘앙스를 이해하고 강력한 AI 모델을 활용하여 더 지능적이고 맥락 인식적이며 개인화된 쇼핑 경험을 제공합니다. 사용자 참여와 추천 정확도를 높이려는 현대 이커머스의 경우, RAG는 쇼핑 리스트 생성의 미래를 나타냅니다.
