

AI를 활용한 주문서 생성 자동화: 카카오톡 주문을 키친보드 주문으로
카카오톡 비정형 주문을 AI로 해석해 주문서 초안을 자동 생성한 사례를 소개했습니다. Spring AI와 병렬 처리로 속도와 편의성을 높이고, 최종 품목 선택은 사용자 확인으로 보완했습니다.
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카카오톡 비정형 주문을 AI로 해석해 주문서 초안을 자동 생성한 사례를 소개했습니다. Spring AI와 병렬 처리로 속도와 편의성을 높이고, 최종 품목 선택은 사용자 확인으로 보완했습니다.

LLM 애플리케이션 개발에서 프롬프트 관리와 평가 반복의 어려움을 해결하기 위해 도구를 직접 개발한 경험을 공유했습니다. 프롬프트 버저닝, 테스트 데이터셋 관리, 평가를 통합해 개발과 의사결정을 단순화했습니다.

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.

네이버 쇼핑라이브의 긴 영상에서 숏클립용 하이라이트를 자동 검출하는 Sinossi 기술을 소개했습니다. 행동 인식과 키워드 추출 파이프라인으로 실제 서비스 적용과 확장 방향까지 다뤘습니다.

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.
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Recipe 패턴으로 목표 작업의 누락 단계를 보완하고 불필요한 단계를 줄이는 방법을 소개했습니다. 사무실 인테리어 계획 예시를 통해 구체적이고 유용한 프로세스 도출 방식을 설명했습니다.

당근에서 LLM을 어떻게 활용하는지 서비스 사례와 운영 방법을 소개했습니다. 또한 프로덕션 적용을 위한 파이프라인, 모델 선택, 프롬프트 엔지니어링 원칙을 정리했습니다.

페르소나 프롬프트 패턴으로 LLM의 관점과 출력 형태를 조절하는 방법을 정리했습니다. 쉬운 설명이나 원하는 답변을 얻는 활용 사례를 소개했습니다.

ChatGPT 프롬프트 패턴인 Output Automater의 목적과 활용법을 정리한 글입니다.\n단계별 작업이 필요한 요청에 자동화 맥락을 넣어 수동 작업을 줄이는 방법을 설명했습니다.

ChatGPT 프롬프트 패턴 중 메타 언어 생성 방법을 소개했습니다. 복잡한 설명을 규칙화해 더 간결하고 명확하게 소통하는 방식입니다.

사내에서 여러 LLM을 한곳에서 비교해볼 수 있는 플레이그라운드를 만들고, 이를 프롬프트 엔지니어링 체험 행사로 확장한 사례를 공유했습니다. 서비스 캐릭터를 AI 페르소나로 재해석하는 프롬프톤 운영 경험도 함께 소개했습니다.


유튜브 퀴즈의 품질을 높이기 위해 좋은 질문의 기준을 세우고 라벨링 체계를 설계했습니다. 또한 전용 라벨링 툴과 QC 모델 학습 루프로 질문 생성 AI를 개선했습니다.

ChatGPT에게 더 좋은 답변을 받기 위한 7가지 프롬프트 작성법을 소개했습니다. 명확한 질문과 구체적 조건 설정으로 답변 품질을 높이는 방법을 정리했습니다.