삼성전자 SmartThings, OpenSearch 도입으로 성능향상과 비용절감 달성기
SmartThings 기록 시스템이 HBase 한계를 극복하기 위해 OpenSearch로 교체했습니다. 읽기 성능은 약 19% 향상되고 쓰기 비용은 약 38% 절감했습니다.
#OpenSearch#AWS
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국내 IT 기업 기술 블로그 최신 글
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초개인화 Shopping Agent 만들기: Amazon Bedrock AgentCore Memory와 Custom Memory 활용법
Amazon Bedrock AgentCore Memory와 Custom Memory로 쇼핑 에이전트의 개인화 추천을 구현한 사례를 소개했습니다. 긴 대화 전체보다 중요한 정보만 메모리로 구조화해 더 적은 토큰으로 높은 추천 품질을 얻는 방법을 설명했습니다.
#Amazon Bedrock#OpenSearch
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AI로 혁신하는 70년 언론사: 한국일보의 AWS 기반 인물 사진 자동 분류 및 AI 검색 시스템 구축 사례
한국일보는 AWS 기반으로 인물 사진 자동 분류와 AI 검색 시스템을 구축했습니다. 수작업 태깅을 줄이고 맥락 중심 검색을 가능하게 했습니다.
#AWS#Amazon Rekognition
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올리브영 물류 시스템의 진화 - 고객 경험의 시작과 끝을 함께하다
올리브영이 재고, 주문, WMS, 배송, 발주 시스템을 단계적으로 고도화한 과정을 소개했습니다. 실시간 연동과 내재화로 고객 경험과 운영 효율을 함께 개선했습니다.
#AWS#Kafka
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올리브영 물류 시스템의 진화 - 고객 경험의 시작과 끝을 함께하다
올리브영 물류 시스템의 전반적 구성과 개선 과정을 정리한 글입니다. 실시간 재고, OMS, WMS, 배송최적화, 자동발주로 고객 경험과 운영 효율을 높였습니다.
#AWS#Kafka
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경농의 스마트팜 지원을 위한 농업 AI 챗봇
경농이 스마트팜 지원을 위해 농업 특화 생성형 AI 챗봇을 구축했습니다. RAG, 벡터 검색, 용어 사전과 쿼리 증강으로 정확한 응답을 높였습니다.
#LLM#RAG
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쿠팡 파트너스
개발자를 위한 서적을 확인해 보세요
이 게시물은 쿠팡 파트너스 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액의 수수료를 제공받습니다.
#개발서적#프로그래밍
Amazon OpenSearch Service의 AI Search Flow를 활용한 손쉬운 AI 기반 검색 기능 구현
OpenSearch Service의 AI Search Flow 빌더로 Semantic 검색과 멀티모달 RAG를 빠르게 구성하는 방법을 소개했습니다. Ingest/Search Pipeline과 템플릿, AI 제공업체 연동으로 미들웨어 없이 검색 기능을 확장하는 흐름을 설명했습니다.
#OpenSearch#검색
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무신사의 AI 기반 상품 추천 및 검색 시스템 구현 사례
무신사는 스냅 이미지와 자연어를 활용한 AI 추천·검색 프로토타입을 AWS 기반으로 구현했습니다. 실제 데이터 평가에서 높은 정확도를 보였지만, 일부 이미지 조건에서는 한계도 확인했습니다.
#LLM#검색
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당근페이의 Amazon Bedrock 기반 Text-to-SQL로 완성하는 데이터 혁신, Part 2: 데이터 수집과 관리, 향후 계획
당근페이는 Bedrock 기반 Text-to-SQL에서 메타데이터와 샘플 쿼리, 용어 사전을 체계적으로 수집·관리하는 방식을 소개했습니다. 또한 검색 최적화와 SFT, MCP 확장으로 정확도와 활용 범위를 넓혀갈 계획을 공유했습니다.
#Amazon Bedrock#Text-to-SQL
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늘어가는 조회트래픽 Elasticsearch로 분산시키기
늘어가는 조회트래픽 Elasticsearch로 분산시키기
플레이스 조회 트래픽 증가로 메인 DB 부담이 커져 Elasticsearch를 조회용 DB로 분산한 사례를 공유했습니다. 조회 DB 선택 이유부터 점진적 도입, 자동 fallback, 운영 팁까지 정리했습니다.
#Elasticsearch#OpenSearch
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Opensearch 검색엔진을 이용한 네이버 페이 검색 하기
Opensearch 검색엔진을 이용한 네이버 페이 검색 하기
네이버페이 검색 서비스를 OpenSearch로 구축하며 색인 구조와 한글 검색 품질 개선 과정을 소개했습니다. 또한 무중단 패치, 최근 검색어 저장, 특수문자 예외 처리까지 운영 경험을 정리했습니다.
#OpenSearch#검색
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OpenSearch의 하이브리드 검색 소개
RAG 서비스의 검색 품질을 높이기 위해 OpenSearch 하이브리드 검색을 도입한 사례를 소개했습니다. 키워드 검색과 시맨틱 검색을 결합하고, 가중치 조정과 벡터 구조 개선 방향도 함께 정리했습니다.
#OpenSearch#RAG
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문의 대응을 효율화하기 위한 RAG 기반 봇 도입하기
AWX 운영 문의를 줄이기 위해 RAG 기반 지원 봇을 도입한 사례를 소개했습니다. 사내 문서와 Slack 스레드를 벡터 검색해 1차 답변을 제공하고, 필요 시 관리자 호출로 넘기는 흐름을 구성했습니다.
#RAG#LLM
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Amazon OpenSearch Service 의 LTR 플러그인을 활용한 검색 품질 개선
Amazon OpenSearch Service의 LTR 플러그인으로 BM25 결과를 재정렬해 검색 품질을 높이는 과정을 소개했습니다. Bedrock, RankLib, NDCG 평가를 통해 학습·배포·비교 흐름을 실습 형태로 설명했습니다.
#OpenSearch#검색
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