조회 속도 개선하기 (ESM '문의하기' 기능 개편)
ESM 문의하기 기능 개편 과정에서 조회 속도 개선 이슈를 다룬 글입니다. 제공된 내용만으로는 구체적인 원인과 해결 방식이 충분하지 않습니다.
#검색#Elasticsearch
24005분
필터 1
(youtube)29CM 행성에 떨어진 UX 리서처
29CM의 첫 UX 리서처가 맡은 역할과 UX 리서치의 필요성을 소개한 글입니다. 마케팅·데이터 리서치와의 차이도 사례로 설명했습니다.
#UI/UX#검색
25005분
검색엔진의 Analyzer, 형태소분석기 ≠ 토크나이저
검색엔진의 Analysis 흐름과 Analyzer의 역할을 정리하고, 형태소 분석기와 토크나이저의 차이를 설명했습니다. 또한 동의어·n-gram·stop filter로 검색 품질을 조정하는 방법을 소개했습니다.
#검색#Elasticsearch
38005분
UX 원칙에 따른 NELO 4.0 개발기
NELO 4.0을 UX 원칙으로 재설계한 과정을 소개했습니다. 리서치가 어려운 상황에서 사전 진단과 4가지 원칙으로 사용성을 개선했습니다.
#UX/UX#로그 수집
21005분
숏클립 생성을 위한 하이라이트 검출 기술 개발기
네이버 쇼핑라이브의 긴 영상에서 숏클립용 하이라이트를 자동 검출하는 Sinossi 기술을 소개했습니다. 행동 인식과 키워드 추출 파이프라인으로 실제 서비스 적용과 확장 방향까지 다뤘습니다.
#LLM#ML
33005분
생성형 검색: 데모에서 서비스로
생성형 검색이 서비스로 자리 잡기 위해 필요한 전환 전략을 설명했습니다.\n초기 강점 시나리오를 선정하고 리텐션과 품질을 보며 점진적으로 확장해야 합니다.
#LLM#검색
27005분
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#개발자#노트북#컴퓨터
Cramify Story: Creating a tool that empowers students to succeed
대학생의 시험 준비 비효율을 해결하기 위해 생성형 AI 학습 도구 Cramify를 만들게 된 배경을 소개했습니다. 학생 인터뷰와 문제 데이터베이스, LLM을 바탕으로 약 2개월 만에 MVP를 완성했습니다.
#LLM#검색
26005분
Jira의 이슈 정렬 방식이 Integer 방식이 아니라고?!
Jira의 LexoRank 정렬 알고리즘을 소개하고 기존 랭킹 방식의 한계를 비교했습니다. 사내 라이브러리 구현 과정에서 겪은 이슈와 해결 방법도 함께 정리했습니다.
#Jira#검색
20005분
머신러닝을 활용한 검색 품질 지표 개발 (SIGIR’23 Paper Recap)
검색 품질 평가는 질의와 결과 유형에 따라 기준이 달라져 단일 지표로 다루기 어렵습니다. 사용자 로그와 만족도 레이블을 결합한 머신러닝 지표로 이를 해결했습니다.
#ML#검색
20005분
2023년 콴다의 발자취 | QANDA Year in Review
콴다의 2023년 이용 데이터와 콴다과외 성과를 연말결산 형태로 정리했습니다. LLM 기반 AI 튜터를 통해 맞춤형 교육을 더 넓히겠다는 계획도 함께 소개했습니다.
#검색#OCR
16005분
다나와 웹 트래픽 로그 데이터 분석 시스템 도입기
다나와 웹 트래픽 로그 분석용 내부 서비스를 도입한 과정을 정리했습니다. 유비쿼터스 언어 정리부터 Opensearch 선택, 필터링과 검증까지의 흐름을 설명했습니다.
#Elasticsearch#AWS
20005분
머신러닝으로 퀸잇의 퀀텀 점프를 이끌어낸 엔지니어, 하홍석
라포랩스 ML 엔지니어 인터뷰로, 퀸잇의 개인화 추천 고도화와 ML 활용 범위를 소개했습니다. 고객·플랫폼 효용과 빠른 PoC를 기준으로 기술을 선택하는 방식도 다뤘습니다.
#ML#추천시스템
17005분