호텔 검색, 어떻게 달라졌을까요? 2편 - 지식 증류
호텔 검색에서 LLM을 sLLM으로 옮기기 위해 지식 증류를 적용한 과정을 다뤘습니다. 성능과 효율을 함께 확보하기 위한 모델 선정, 데이터 구성, 학습 기법 개선을 설명했습니다.
#LLM#NLP
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국내 IT 기업 기술 블로그 최신 글
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호텔 검색, 어떻게 달라졌을까요? 3편 - 검색 시스템
호텔 검색의 언어 장벽과 POI 매칭 한계를 개선한 사례를 다루었습니다. 다국어 음차·번역, Dense Retrieval, Place sLLM으로 커버리지와 검색 품질을 높였습니다.
#검색#LLM
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호텔 검색, 어떻게 달라졌을까요? 4편 - 이미지 검색
호텔 검색의 이미지 품질을 높이기 위해 플레이스 특화 CLIP 인코더를 학습했습니다. 질의와 이미지의 연관성을 강화해 대표 이미지 검색 정확도와 사용자 경험을 개선했습니다.
#검색#LLM
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호텔 검색, 어떻게 달라졌을까요? 1편 - 문제와 해결
LLM과 블로그 POI 데이터를 활용해 호텔 검색의 복잡 질의, 다국어, 콘텐츠 부족 문제를 개선했습니다. 검색 엔진 전환과 자동 품질평가로 커버리지와 성과도 함께 높였습니다.
#LLM#검색
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건강한 SEO로 성장하는 웹사이트 만들기
글로벌 웹사이트의 SEO와 사용자 경험을 함께 개선한 사례를 다뤘습니다. 필터, 지역 설정, 카테고리, 반응형 디자인으로 검색 노출과 방문 성과를 높였습니다.
#SEO#웹
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로그 인리치먼트(Log Enrichment)
로그 인리치먼트로 감사로그의 컨텍스트를 보강한 설계와 구현 사례를 다뤘습니다. 비동기 처리, 메타데이터 저장소, S3 적재와 중복 제거 전략을 설명했습니다.
#Kafka#S3
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에이전트 내 자연어 검색 품질 향상 기법 : Entity RAG, Knowledge-aware retrieval
자연어 검색 에이전트의 품질을 높이기 위해 Entity RAG와 Knowledge-aware retrieval을 적용한 사례를 소개했습니다. 신규 개체 인식과 테마 질의 대응 성능이 개선되었고, 향후 적용 범위 확대도 제시했습니다.
#LLM#RAG
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#개발자#노트북#컴퓨터
식자재 품목 검색을 더 쉽게! 검색 엔진 도입과 개선
식자재 품목 검색 품질을 높이기 위해 Elasticsearch를 도입하고 분석기, N-gram, Wildcard를 조정한 과정을 정리했습니다. 초성 검색은 ICU 확장을 선택해 유지보수성과 확장성을 함께 고려했습니다.
#Elasticsearch#검색
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사용자 경험 개선을 위한 올리브영 테크팀 아이디어톤 현장 전격 공개!
올리브영 테크팀이 워크숍에 아이디어톤을 더해 사용자 경험 개선 아이디어를 발굴했습니다. 문제 정의와 협업 중심 운영을 통해 실제 서비스 개선으로 이어갈 기반을 마련했습니다.
#UI/UX#아이디어톤
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HTML 문서의 실시간 본문 추출기: 노이즈 적은 콘텐츠 수집의 비밀
HTML 문서에서 실시간으로 본문만 빠르게 추출하기 위한 PAAS의 로직을 소개했습니다. 트리 구조 feature와 entropy를 활용해 노이즈를 줄이면서 핵심 정보 유실을 막았습니다.
#HTML#LLM
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GPT를 활용한 카탈로그 아이템 생성
배달의민족은 GPT와 RAG를 활용해 상품 카탈로그 속성값 생성 자동화를 시도했습니다. 평가 모델을 보완해 작업 효율을 높이고 정확도도 개선했습니다.
#GPT#RAG
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Auto 자동차 매뉴얼 특화 RAG 데모 시스템 개발
자동차 매뉴얼 검색을 위한 도메인 특화 RAG 데모 시스템을 개발했습니다. LLM과 메타 정보를 결합해 출처가 보이는 응답과 더 나은 사용자 경험을 제공했습니다.
#RAG#LLM
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검색 형태소 분석 사전 배포 과정 개선하기
검색 형태소 분석 사전의 배포 과정을 Elasticsearch 재배포 없이 바꾸려는 개선 과정을 다뤘습니다. 메모리 증가 문제를 겪은 뒤 경량화와 버전별 사전 관리로 운영 가능성을 확보했습니다.
#검색#Elasticsearch
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올리브영 글로벌몰 주소 자동완성 및 검증 솔루션 도입기
글로벌몰의 복잡한 주소 입력 문제를 해결하기 위해 자동완성과 검증 기능을 도입했습니다. 그 결과 입력 시간과 배송보류를 줄이고 주문 완료율과 운영 효율을 높였습니다.
#검색#UI/UX
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