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최근 7일 인기 글Grafana Mimir에 Kafka를 도입하기 전 미리 알았다면채널톡 · 175회최근 30일 활발한 블로그넥스트리38개 발행 · 총 70개 · 6,710회
필터 1
In-house 데이터를 활용한 AI 검색 품질 향상 전략
데보션
AI

In-house 데이터를 활용한 AI 검색 품질 향상 전략

In-house 데이터를 활용해 웹 검색의 한계를 보완하고, RAG 기반으로 검색 정확도와 응답 품질을 높이는 전략을 소개했습니다. 도메인별 검색 인프라와 질의 분석, 랭킹 최적화로 후속 액션까지 연결하는 구조를 설명했습니다.

#LLM#RAG
69005분
[퀸잇] ‘냉감·레인부츠·샌들’ 등 4050 여름 쇼핑 수요 급증
라포랩스
기타

[퀸잇] ‘냉감·레인부츠·샌들’ 등 4050 여름 쇼핑 수요 급증

4050 고객의 여름 쇼핑 수요가 레인부츠, 냉감용품, 샌들 중심으로 크게 늘었습니다. 퀸잇은 여름 필수 아이템을 최대 87% 할인하는 기획전을 진행했습니다.

#검색#쇼핑
12005분
AWS Summit Seoul 2025 스케치
여기어때
기타

AWS Summit Seoul 2025 스케치

AWS Summit Seoul 2025에서 생성형 AI 중심의 세션과 Expo를 체험한 소감과 인사이트를 정리했습니다. AWS 서비스가 실제 산업에 어떻게 적용되는지 다양한 사례로 살펴보았습니다.

#AWS#LLM
86005분
[현장으로 간 리서처] EP1. 커피값은 저희가 낼게요, 테스트 참여 해보실래요?
토스
기타

[현장으로 간 리서처] EP1. 커피값은 저희가 낼게요, 테스트 참여 해보실래요?

오프라인 결제 단말기에서 카드 할인 정보를 어떻게 전달할지 실제 카페에서 게릴라 테스트를 진행했습니다. 실제 맥락에서 사용성 검증을 해야 더 생생한 반응과 인사이트를 얻을 수 있었습니다.

#UI/UX#검색
75005분
네이버 페이
백엔드

Opensearch 검색엔진을 이용한 네이버 페이 검색 하기

네이버페이 검색 서비스를 OpenSearch로 구축하며 색인 구조와 한글 검색 품질 개선 과정을 소개했습니다. 또한 무중단 패치, 최근 검색어 저장, 특수문자 예외 처리까지 운영 경험을 정리했습니다.

#OpenSearch#검색
251005분
당신이 보는 첫 화면은 어떻게 정해질까? 무신사 홈 배너 개인화 추천 이야기
무신사
AI

당신이 보는 첫 화면은 어떻게 정해질까? 무신사 홈 배너 개인화 추천 이야기

무신사는 홈 배너 추천을 개인화하기 위해 HGNN, DeepFM, Two-Tower, Continual Learning을 활용한 파이프라인을 구축했습니다. 이를 통해 배너 표현력과 최신성, 스토어별 불균형 문제를 개선하며 CTR 성과를 높였습니다.

#ML#검색
102005분
OpenSearch의 하이브리드 검색 소개
데보션
AI

OpenSearch의 하이브리드 검색 소개

RAG 서비스의 검색 품질을 높이기 위해 OpenSearch 하이브리드 검색을 도입한 사례를 소개했습니다. 키워드 검색과 시맨틱 검색을 결합하고, 가중치 조정과 벡터 구조 개선 방향도 함께 정리했습니다.

#OpenSearch#RAG
105005분
검색어에 숨겨진 의도를 더 정확하게, 검색을 바꾸는 AI 실험들
당근마켓
AI

검색어에 숨겨진 의도를 더 정확하게, 검색을 바꾸는 AI 실험들

당근이 검색어에 숨겨진 의도를 더 정확히 파악하기 위해 LLM 실험을 진행했습니다. 프롬프트 고도화와 QU/DU 구조로 검색 결과 적합도를 크게 높였습니다.

#LLM#검색
98005분
가비아
AI

AWS의 생성형 AI 서비스 Amazon Bedrock이란?

Amazon Bedrock은 AWS가 제공하는 생성형 AI 플랫폼입니다. 별도 인프라 없이 다양한 파운데이션 모델을 API로 활용해 서비스를 빠르게 구축할 수 있습니다.

#AWS#LLM
51005분
교보DTS
AI

AI EXPO KOREA 2025 참가 후기

교보DTS가 AI EXPO KOREA 2025에서 생성형 AI 플랫폼과 보안 솔루션을 소개한 참가 후기를 공유했습니다. 실제 고객 환경에 적용 가능한 AI 솔루션과 협업 가능성을 확인했습니다.

#LLM#RAG
64005분
데이터를 잘 나누자 Part 1: 파티셔닝, Z-order curve
데보션
아키텍처

데이터를 잘 나누자 Part 1: 파티셔닝, Z-order curve

대량 데이터를 효율적으로 나누는 파티셔닝과 Z-order curve 개념을 설명했습니다. 날짜·플레이어 같은 다양한 탐색 조건에 맞춰 저장 구조를 설계하는 방법을 다뤘습니다.

#파티셔닝#Z-order curve
112005분
모바일 앱의 여기서 재탐색 기능 개선!
여기어때
프론트엔드

모바일 앱의 여기서 재탐색 기능 개선!

모바일 지도 검색에서 고정 반경 방식의 한계를 짚고, 화면 노출 영역 기준 박스 검색으로 개선한 사례를 소개했습니다. 디바이스별 차이를 반영해 더 정확한 재탐색을 구현했습니다.

#iOS#mobile
70005분