![[에이닷 AI숏폼 서비스] 지금은? 숏폼시대!](https://devocean.sk.com/thumnail/2024/9/30/8af8f13878021b5a756fb2a4b3ff1d16f0eae51180a341c3cdb7ce4fb448e940.png)

[에이닷 AI숏폼 서비스] 지금은? 숏폼시대!
스포츠 중계 영상을 자동으로 숏폼화하는 에이닷 AI숏폼 서비스의 구성과 운영 방식을 소개했습니다. AWS 워크플로우, AI 모델, 모니터링, 비용 최적화로 상용 서비스를 확장한 사례를 설명했습니다.
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스포츠 중계 영상을 자동으로 숏폼화하는 에이닷 AI숏폼 서비스의 구성과 운영 방식을 소개했습니다. AWS 워크플로우, AI 모델, 모니터링, 비용 최적화로 상용 서비스를 확장한 사례를 설명했습니다.


LLM 발전으로 검색 서비스가 어떻게 바뀌고 있는지 주요 서비스 사례를 중심으로 정리했습니다. 에이닷 멀티 LLM 에이전트에서 Perplexity와 다른 모델을 함께 쓰는 방식도 소개했습니다.


에이닷의 LLM 품질 평가 자동화와 SPeCTRA 기준 도입 사례를 소개했습니다. 사람 평가와 자동 평가를 병행해 QA 효율과 모델 개선 주기를 높였습니다.


카카오톡 비정형 주문을 AI로 해석해 주문서 초안을 자동 생성한 사례를 소개했습니다. Spring AI와 병렬 처리로 속도와 편의성을 높이고, 최종 품목 선택은 사용자 확인으로 보완했습니다.

QA 전 단계 품질 활동에 생성형 AI를 보조 수단으로 적용하는 방법을 소개했습니다. 기획 정리부터 테스트 설계, 리뷰 분석, 회고 정리까지 생산성 향상 사례와 주의점을 다뤘습니다.

토스가 제1회 해커톤 토커톤을 열어 다양한 직군이 12시간 동안 제품을 만들고 발표하는 과정을 소개했습니다. 수상작과 참여자 소감을 통해 협업과 과정 중심의 즐거움을 강조했습니다.
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AI 코딩 도구와 ChatGPT 기반 기능을 통해 개발 생산성이 어떻게 바뀌는지 소개했습니다. 동시에 저작권, 환각, 노동시장 영향 같은 생성형 AI의 우려도 함께 짚었습니다.


Figma의 플러그인 확장성을 활용해 디자이너가 직접 플러그인을 만들어 본 경험을 공유했습니다. ChatGPT와 공식 문서를 참고한 제작 과정을 중심으로 정리했습니다.

Azure OpenAI ChatGPT로 mini 고객용 일기형 응원 서비스를 개발한 사례를 소개했습니다. 생성 기능 구현, 성능 분석, 서비스 적용 인사이트를 함께 다뤘습니다.

암호화폐 시장에서 LLM과 뉴스 데이터를 활용해 가격 예측 연구를 소개했습니다. 한국과 글로벌 뉴스 감성 분석으로 가격 변동성과의 상관관계를 살펴봤습니다.

ChatGPT의 환각을 줄이기 위한 프롬프트 패턴 두 가지를 소개했습니다. Fact Check List와 Reflection으로 팩트 검증과 근거 중심 답변을 유도했습니다.

ChatGPT 출력 형태를 템플릿으로 미리 정의하는 방법을 소개했습니다. 예시와 Placeholder를 활용해 원하는 양식의 결과를 유도하는 방식입니다.