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파수 AI
필터 1
[상품 소개] 네이버 API를 하나의 창구에서, NAVER API HUB 출시
네이버 클라우드 플랫폼
기타

[상품 소개] 네이버 API를 하나의 창구에서, NAVER API HUB 출시

네이버 API를 하나의 콘솔에서 연동하고 운영할 수 있는 NAVER API HUB 출시를 소개했습니다. 하나의 키로 여러 API를 쓰고 종량제로 유연하게 사용할 수 있습니다.

#API#cloud
1300
임베딩 안정화로 검색 리랭킹의 콜드 스타트 문제를 해결하다: LINE Part Time Jobs 적용 사례
라인
AI

임베딩 안정화로 검색 리랭킹의 콜드 스타트 문제를 해결하다: LINE Part Time Jobs 적용 사례

검색 리랭킹의 콜드 스타트와 임베딩 공간 불일치 문제를 안정화 기법으로 해결했습니다. 오프라인과 A/B 테스트에서 성능과 매출 개선도 확인했습니다.

#검색#LLM
4900
6. 도구를 넘어, 기준과 책임으로
토스
기타

6. 도구를 넘어, 기준과 책임으로

문서화 도구와 자동화만으로는 지식 시스템이 완성되지 않는 한계를 짚었습니다. 기준, 책임, 거버넌스로 신뢰할 수 있는 지식을 만드는 방법을 정리했습니다.

#문서화#자동화
5800
동원F&B의 Amazon Bedrock AgentCore 기반 AI 쇼핑 어시스턴트로 쇼핑 경험 혁신 여정
AWS
AI

동원F&B의 Amazon Bedrock AgentCore 기반 AI 쇼핑 어시스턴트로 쇼핑 경험 혁신 여정

동원F&B가 Bedrock AgentCore와 OpenSearch 하이브리드 검색으로 AI 쇼핑 어시스턴트를 구축했습니다. 토큰 97% 절감과 TTFT 2.58초 개선, CS 문의 23% 감소 성과를 얻었습니다.

#Amazon Bedrock AgentCore#OpenSearch
4300
4. 우리 팀의 문서화는 왜 실패할까? (2)
토스
기타

4. 우리 팀의 문서화는 왜 실패할까? (2)

문서화 실패의 원인을 기준 부재와 지식 분산, 공유 부담에서 찾았습니다. 조직 성격과 현재 수준을 진단한 뒤 문제에 맞는 문서부터 시작하라고 제안했습니다.

#문서화#챗봇
8600
3. 우리 팀의 문서화는 왜 실패할까? (1)
토스
기타

3. 우리 팀의 문서화는 왜 실패할까? (1)

조직에서 문서화가 실패하는 이유를 두 사례로 살펴보며 문제의 구조를 정리했습니다. 흩어진 지식을 한곳에 모으고 작성·갱신을 업무 흐름에 넣는 방향을 제안했습니다.

#문서화#검색
40800
쿠팡 파트너스

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#개발서적#프로그래밍
1. 세상에 없던 직무를 만들어가기
토스
기타

1. 세상에 없던 직무를 만들어가기

토스 Technical Writer가 문서를 쓰는 역할을 넘어 지식 시스템을 설계하는 방향으로 확장한 이야기를 다뤘습니다. AI 시대에 조직의 맥락과 암묵지를 남기는 문서화의 중요성을 강조했습니다.

#문서화#자동화
20100
“따뜻한 색감의 소재 찾아줘” — 자연어로 광고 소재 검색하기
매드업
AI

“따뜻한 색감의 소재 찾아줘” — 자연어로 광고 소재 검색하기

자연어로 광고 소재 이미지를 검색하는 PoC의 설계와 실험 결과를 정리했습니다.이미지를 텍스트 설명으로 바꾸고, 쿼리 가중치와 프롬프트 편향을 실측으로 조정했습니다.

#LLM#검색
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AI 스타일 검색 2편 : 듀얼 벡터 검색과 OpenSearch 3.3 버전업
미리디
AI

AI 스타일 검색 2편 : 듀얼 벡터 검색과 OpenSearch 3.3 버전업

롱테일 검색어와 노이즈 문제를 해결하기 위해 시맨틱 벡터와 비주얼 벡터를 결합한 듀얼 벡터 검색을 도입했습니다. 또한 메모리 병목과 세그먼트 병합 문제를 줄이기 위해 OpenSearch 3.3 버전업 가능성을 검증했습니다.

#OpenSearch#검색
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AI ENGINEER NIGHT Q&A 총정리
채널톡
AI

AI ENGINEER NIGHT Q&A 총정리

AI ENGINEER NIGHT에서 나온 RAG, 에이전트, 평가 관련 질문에 채널톡 AI팀이 답변을 정리했습니다. 문서 구조 보존 청킹과 재탐색 전략, 데이터 게이트와 pass@k 평가 방식을 소개했습니다.

#RAG#LLM
1000
AI ENGINEER NIGHT Q&A 총정리
채널톡
AI

AI ENGINEER NIGHT Q&A 총정리

채널톡 AI팀의 AI ENGINEER NIGHT Q&A를 정리한 글입니다. RAG, 에이전트 설계, 데이터 평가와 운영 전략을 실무 관점에서 공유했습니다.

#RAG#LLM
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GloZ의 Amazon OpenSearch Service를 기반으로 한 자연어 이력서 검색 시스템 구축 사례 — Part 2: 하이브리드 검색과 자연어 쿼리 변환
AWS
AI

GloZ의 Amazon OpenSearch Service를 기반으로 한 자연어 이력서 검색 시스템 구축 사례 — Part 2: 하이브리드 검색과 자연어 쿼리 변환

OpenSearch 기반 이력서 검색에서 하이브리드 검색과 자연어→DSL 변환을 최적화한 사례를 다뤘습니다. Function Calling과 RAG를 결합해 검색 정확도와 응답 속도를 개선했습니다.

#OpenSearch#LLM
3700
[Tech Series] kt cloud AI 검색 증강 생성(RAG) #5 : 검색 고도화(Retrieval Optimization)와 리랭킹(Re-ranking) 기술
KT 클라우드
AI

[Tech Series] kt cloud AI 검색 증강 생성(RAG) #5 : 검색 고도화(Retrieval Optimization)와 리랭킹(Re-ranking) 기술

RAG 검색 고도화와 리랭킹을 통해 정확한 근거 문서를 더 잘 찾는 방법을 다뤘습니다. 하이브리드 검색, 권한 인지 검색, 적응형 라우팅으로 실무형 파이프라인을 설계했습니다.

#RAG#검색
1900
베스핀글로벌
AI

생성형 AI가 개발자의 생산성을 높이는 코딩 어시스턴트로 활용되는 흐름을 정리했습니다. 프롬프트 엔지니어링의 중요성과 할루시네이션, 보안 같은 주의점도 함께 짚었습니다.

#LLM#prompt
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