사이드 프로젝트로 프로덕트 엔지니어가 된 사람: 불편하면 직접 만든다
불편한 일을 직접 해결한 사이드 프로젝트 경험으로 프로덕트 엔지니어의 본질을 풀어냈습니다. 공개와 운영을 통해 배포, 테스트, 보안, 협업의 감각을 키우는 흐름을 공유했습니다.
#자동화#검색
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국내 IT 기업 기술 블로그 최신 글
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필터 1
치열하게 논의하고, 더 나은 답을 끝까지 찾고, 결정한 방향은 반드시 결과로 만든다.
라포랩스 Server Engineer들이 치열한 논의와 책임 있는 실행을 바탕으로 일하는 방식을 소개했습니다. 또한 AI 활용, 피드백 문화, 성장 기회와 과제까지 조직의 밀도를 보여주었습니다.
#검색#개인화
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AskON: 코드를 검색 가능한 지식으로
AskON: 코드를 검색 가능한 지식으로
대규모 코드베이스를 자연어로 검색할 수 있게 만든 RAG 기반 코드 지식화 플랫폼 AskON을 소개했습니다. 정적 분석, 호출 그래프, 임베딩, 증분 인덱싱으로 코드 검색과 답변 품질을 높인 사례입니다.
#RAG#검색
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엔터프라이즈 LLM 서비스 구축기 2: 에이전트 엔지니어링
엔터프라이즈 LLM 서비스에서 파인 튜닝, 청킹, 복잡한 워크플로를 덜어내고 단순한 구조를 선택한 사례를 다뤘습니다. 문서 참조, 검색 후 자르기, ReAct 조합으로 응답률을 높인 운영 경험을 공유했습니다.
#LLM#RAG
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메신저용 온디바이스 이미지 모델 학습기 1편: 지식 증류로 확장한 다국어 이미지 검색
네트워크 없이 모바일 기기에서 동작하는 메신저용 이미지 이해 기능을 만들고 지식 증류로 다국어 검색을 구현했습니다. 또한 LiteRT 변환과 벡터 DB 튜닝으로 온디바이스 배포와 실사용 성능을 맞췄습니다.
#지식 증류#검색
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biz-crm IndexedDAO 적용기
biz-crm IndexedDAO 적용기
내부 백오피스 검색 지연 문제를 고객 사용 방식 인터뷰로 먼저 확인했습니다. IndexedDAO를 도입해 인덱스 히트를 보장하고 8초 쿼리를 200ms대로 개선했습니다.
#Java#DB
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biz-crm IndexedDAO 적용기
biz-crm 대용량 검색 지연 문제를 사용자 인터뷰로 원인부터 재점검했습니다. 범용 필터를 줄이고 IndexedDAO를 도입해 인덱스 기반 조회로 개선했습니다.
#Java#JOOQ
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여행 계획을 ‘검색’ 대신 ‘대화’로 : AI와 함께 여행을 설계하는 첫걸음
여행 계획을 ‘검색’ 대신 ‘대화’로 : AI와 함께 여행을 설계하는 첫걸음
MCP를 활용해 여행 상품 조회 툴을 AI와 연결하는 PoC를 구현하고 검증했습니다.\n카테고리 탐색부터 예약 가능 여부 확인까지 대화형 여행 설계 가능성을 확인했습니다.
#MCP#LLM
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쿠팡 파트너스
개발자를 위한 서적을 확인해 보세요
이 게시물은 쿠팡 파트너스 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액의 수수료를 제공받습니다.
#개발서적#프로그래밍
Semantic Search 만으로는 번역 품질이 해결되지 않았던 이유
Semantic Search 만으로는 번역 품질이 해결되지 않았던 이유
Semantic Search로는 번역 키의 용어 일관성을 충분히 살리기 어려웠습니다. 문장 유사도보다 정확한 용어 재사용에 맞춰 검색 방식을 바꾸는 것이 더 효과적이었습니다.
#검색#LLM
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Semantic Search 만으로는 번역 품질이 해결되지 않았던 이유
Semantic Search만으로는 번역 용어 일관성을 해결하기 어려웠습니다. 저자는 키워드 추출과 Tolgee 재검색 방식으로 접근을 바꿨습니다.
#LLM#검색
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Agentic Search 시스템 구축기: 사내 검색 환경을 재정의하기 위해 우리가 선택한 것들
Agentic Search 시스템 구축기: 사내 검색 환경을 재정의하기 위해 우리가 선택한 것들
삼성전자 사내 검색 환경을 개선하기 위해 Agentic Search 구조를 선택한 배경을 다뤘습니다. 다양한 RAG 실험과 설계 고려 사항을 함께 정리했습니다.
#검색#RAG
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RAG의 진화: 검색을 넘어, 나를 이해하는 ‘Personal Context’의 시대로
RAG의 진화: 검색을 넘어, 나를 이해하는 ‘Personal Context’의 시대로
RAG가 단순 검색을 넘어 개인 데이터와 실시간 컨텍스트를 통합하는 방향으로 진화하고 있음을 설명했습니다. Personal Context RAG를 실현하기 위한 접근의 필요성도 함께 제시했습니다.
#RAG#검색
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"알아서 정확하게 응답줬으면.." RAG부터 에이전트까지 사내 AI 챗봇 구축기 2부
사내 AI 슬랙봇을 RAG 기반으로 구축한 뒤 검색 품질과 응답 품질을 개선한 과정을 공유했습니다. 쿼카는 Bedrock Agents로 마이그레이션해 컨텍스트 유지와 SQL 검증을 강화했습니다.
#RAG#LLM
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Elasticsearch 거리 기반 가중치로 검색 랭킹 최적화하기
Elasticsearch 거리 기반 가중치로 검색 랭킹 최적화하기
Elasticsearch 좌표 검색에 거리 기반 가중치를 더해 랭킹을 최적화하는 방법을 소개했습니다. 구간별 weight와 decay 함수를 비교하며 자연스러운 노출을 위한 주의점을 설명했습니다.
#Elasticsearch#검색
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