LLM 기반 내비게이션 에이전트 개발기: 에이닷과 함께 진화하는 대화형 모빌리티 AI
SK텔레콤이 에이닷과 티맵을 결합해 LLM 기반 대화형 내비게이션 에이전트를 개발했습니다. 규칙 기반 한계를 보완하기 위해 하이브리드 모델, 캐싱, 검증 로직을 적용했습니다.
#LLM#MCP
50005분
필터 1
AI 스타일 검색 1편 : OpenSearch Efficient KNN Filtering 도입기
OpenSearch KNN과 필터 조합에서 결과 누락이 발생한 원인을 쿼리 구조에서 찾았습니다. pre-filtering 기반 Efficient KNN Filtering으로 검색 품질과 지연 시간을 함께 개선했습니다.
#OpenSearch#KNN
158005분
스윙 고객센터, 어떻게 응답 시간을 71% 단축했나? - 1부: 게시판으로 전환
실시간 채팅 중심 고객센터를 게시판 기반 케이스 운영으로 전환해 응답과 해결 시간을 줄였습니다. 자동 정보 주입과 통합 어드민으로 품질과 운영 효율도 함께 높였습니다.
#검색#자동화
24005분
NOL은 어떻게 당신의 다음 여행지를 알고 있을까?
NOL은 고객의 클릭과 검색 같은 행동 데이터를 바탕으로 User segment를 만들었습니다. 태그 조합과 점수, 기간별 윈도우로 개인화와 예측의 정교함을 높였습니다.
#추천#검색
68005분
주소 데이터 활용을 위한 지번 주소와 도로명주소 주소 체계 이해하기
지번주소와 도로명주소의 구조, 표기 방식, 코드 체계를 정리했습니다.\n주소 데이터를 표준화해 위치 기반 서비스에 활용하는 방법을 설명했습니다.
#검색#DB
149005분
끊기던 자동화 위에 다리를 놓다: 셀프힐링 로케이터로 유지보수의 벽을 넘다
회귀 테스트 자동화가 UI 변경에 자주 끊기던 문제를 AI 셀프힐링 로케이터로 보완했습니다.\ndescription 중심 작성으로 유지보수를 줄이고 테스트 복구 흐름을 만들었습니다.
#자동화#test
82005분
엔카닷컴 AI 블로그를 시작합니다!
엔카닷컴이 방대한 중고차 데이터 문제를 해결하기 위한 AI 블로그 시작을 알렸습니다. 검색, 추천, 상담 등 다양한 영역의 도입 경험과 시행착오를 꾸준히 공유할 예정입니다.
#검색#추천
12005분
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#개발자#노트북#컴퓨터
FLO를 만드는 사람들의 2분기 플랫폼 타운홀
드림어스컴퍼니 FLO 플랫폼 조직의 2분기 타운홀에서 지난 분기 회고와 주요 실험, 신규 시도를 공유했습니다. 고객 경험 확장과 새로운 비즈니스 모델 탐색을 위한 조직의 방향성을 확인할 수 있었습니다.
#문화#회의
3005분
LangExtract: LLM 기반 비정형 데이터 추출을 위한 오픈소스 라이브러리
비정형 텍스트에서 구조화된 정보를 추출하는 LangExtract를 소개했습니다. 소스 그라운딩과 스키마 강제로 신뢰성과 재현 가능성을 높였습니다.
#LLM#Python
74005분
퀸잇, 뷰티 거래액 역대 최대 기록…전년 대비 359% 급증
퀸잇 뷰티 카테고리가 추석 선물 대전에서 역대 최대 거래액을 기록했습니다. 4050 고객의 선물·스킨케어 수요에 맞춘 큐레이션과 앵콜 프로모션을 이어갔습니다.
#검색
16005분
Amazon S3 Vectors와 Amazon OpenSearch Service로 벡터 검색 최적화하기
Amazon S3 Vectors와 OpenSearch Service를 결합해 벡터 저장과 검색을 상황별로 최적화하는 방법을 소개했습니다. 비용 최적화와 고성능 검색을 위한 두 가지 통합 패턴을 설명했습니다.
#Amazon S3#OpenSearch Service
51005분
TMAP과 에이닷이 만나다 : 주행의 동반자 TMAP with A.
TMAP에 에이닷 4.0 기반 음성 AI Agent를 적용해 주행 중 맥락을 이해하는 내비게이션으로 확장했습니다.\n목적지·경유지 설정, 장소 검색, 생활 정보 조회를 멀티턴 대화로 제공하는 구조를 소개했습니다.
#LLM#검색
73005분