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
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국내 IT 기업 기술 블로그 최신 글
새로운 기술 블로그가 추가되었어요
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생성형 AI를 활용한 마케팅 영상 제작 - AI Moment 개발 사례
생성형 AI를 활용한 마케팅 영상 제작 - AI Moment 개발 사례
생성형 AI로 마케팅 영상을 만드는 AI Moment 개발 사례를 소개했습니다. LLM 응답 구조화, 예외 처리, 비동기 처리와 캐싱으로 서비스 품질을 높이는 방법을 다뤘습니다.
#LLM#Python
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AI EXPO KOREA 2025 참가 후기
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
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AI시대에 라이터로 살아남기
AI 시대에 UX 라이터의 역할 변화와 대응 과정을 다룬 글입니다. 다크패턴을 계기로 라이터에서 프롬프트 엔지니어로 성장한 이야기를 소개했습니다.
#prompt#UI/UX
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Reasoning 모델 기반의 AI 검색 고도화
Reasoning 모델의 개념과 학습 방법, 성능 특징을 정리하고 AI 검색 고도화 방향을 소개했습니다. 질문 특성에 따라 Reasoning과 Non-Reasoning 모델을 선택해 정확도와 속도를 함께 높이는 방안을 다뤘습니다.
#LLM#검색
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나만의 ReAct 구현하기 : ReAct를 활용한 추론과 작업 자동화
나만의 ReAct 구현하기 : ReAct를 활용한 추론과 작업 자동화
ReAct를 추론과 행동을 결합한 에이전트 프레임워크로 소개했습니다. AWS와 LangChain 도구를 활용한 업무 자동화 사례와 구성 요소를 정리했습니다.
#LLM#AWS
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나만의 ReAct 구현하기 : ReAct를 활용한 추론과 작업 자동화
ReAct를 LLM 추론과 작업 자동화에 활용하는 개념과 구성 요소를 소개했습니다. AWS 서비스와 외부 도구를 연결해 업무를 자동화하는 예시도 함께 다뤘습니다.
#LLM#AWS
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쿠팡 파트너스
개발자를 위한 서적을 확인해 보세요
이 게시물은 쿠팡 파트너스 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액의 수수료를 제공받습니다.
#개발서적#프로그래밍
하루 6시간을 되찾다: 서비스 운영팀의 AI 자동화 여정
서비스 운영팀이 반복 업무를 AI와 스크립트로 자동화해 시간을 크게 절감했습니다. 절감한 시간을 정책 정비와 더 중요한 업무에 재투입했습니다.
#자동화#Google Apps Script
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비전공자 PM 의 AI 자동화: 여행 상품 제목 2,500개 최적화
여행 상품 제목 2,500개를 AI와 Dify 워크플로우로 자동 최적화한 사례입니다. 수작업 21시간 분량을 몇 분으로 줄이고 제목 일관성과 가독성을 개선했습니다.
#prompt#자동화
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디자인 생산성을 높이는 피그마 플러그인을 만들어보자 1부: 디자인 편
디자인 생산성을 높이는 피그마 플러그인을 만들어보자 1부: 디자인 편
UT용 프로토타입 데이터 입력의 반복 작업과 리소스 탐색 비효율을 줄이기 위해 피그마 플러그인 데이터브릿지를 만들었습니다. 실제 데이터 적용과 기능 단순화로 작업 시간을 크게 줄이고 인터뷰 몰입도를 높였습니다.
#Figma#UI/UX
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Vibe Coding, 새로운 개발 패러다임의 시작일까요?
바이브 코딩의 가능성과 한계를 단계별 실험 사례로 점검하는 글입니다. 프로토타입부터 프로덕션 실무까지의 적용 관점을 살펴봅니다.
#LLM#prompt
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바이브 코딩 바이블: AI 에이전트 시대의 새로운 코딩 패러다임
AI 에이전트 시대의 ‘바이브 코딩’ 개념을 소개한 글입니다. 사람이 직접 쓰기보다 대형 언어모델을 활용하는 새로운 코딩 방식을 다뤘습니다.
#LLM#prompt
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OpenAI 기반 에이전트를 Gemini로 전환하는 실제 사례
OpenAI 기반 MCP 에이전트를 Gemini 기반으로 전환한 실전 사례를 공유했습니다. 스트리밍 미지원과 출력 렌더링 이슈를 정리하고 해결 방향도 제시했습니다.
#LLM#MCP
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인간 VS AI 카피라이팅 대결 : 에이닷으로 카피 잘 쓰는 법
에이닷을 활용해 카피를 더 잘 쓰는 방법을 소개했습니다. 인간 초안과 AI 퇴고, 교차 검증으로 메시지를 다듬는 흐름을 강조했습니다.
#ChatGPT#prompt
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