여기어때의 검색 결과 없음(NR)에 대한 이야기
여기어때가 검색 결과 없음(NR)을 줄이기 위해 오타 교정과 주변 추천, 시멘틱 검색을 단계적으로 적용한 과정을 소개했습니다. 키워드 기반 보강과 GCP AI 검색 실험으로 NR 비중을 낮춘 사례를 공유했습니다.
#검색#Elasticsearch
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국내 IT 기업 기술 블로그 최신 글
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[DAN 24] LLM의 Re-Ranking Ability 검색에 이식하기 2편 - LLM을 활용한 최신성 반영
LLM으로 연관성 점수와 랭킹 레이블을 생성해 검색 결과에 최신성을 반영한 RRA-T 개선 사례를 다뤘습니다. 사용자 클릭 로그와 하이퍼파라미터 튜닝을 통해 최신 문서 노출과 검색 품질의 균형을 맞췄습니다.
#LLM#검색
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[DAN 24] LLM의 Re-Ranking Ability 검색에 이식하기 1편 - LLM 이식 방법
롱테일 질의의 검색 랭킹을 개선하기 위해 LLM의 재순위화 능력을 경량 랭커로 이식한 방법을 다루었습니다. 정답 데이터셋 구축과 지식 증류로 성능과 추론 효율을 함께 확보했습니다.
#LLM#검색
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kubernetes에서 Local LLM 편리하게 사용하기
Kubernetes에서 로컬 LLM을 쓰는 세 가지 접근을 직접 Pod, KServe, KubeAI로 나누어 정리했습니다. 간단한 실습부터 운영 관점의 제약과 선택 포인트까지 함께 살펴봤습니다.
#Kubernetes#LLM
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To Mine or Not To Mine: 독일 법원이 AI 시대의 저작권 딜레마에 내린 판결
독일 법원의 LAION 판결을 통해 AI 학습용 데이터 수집과 저작권 보호의 균형을 살펴보았습니다. 국내 AI 기업도 TDM 예외와 opt-out 쟁점을 주의 깊게 확인할 필요가 있습니다.
#LLM#ML
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프롬프트 엔지니어링으로 메뉴 이미지 품질 검수하기: GPT 기반 업무 자동화
GPT와 프롬프트 엔지니어링으로 메뉴 이미지 검수를 자동화한 사례를 소개했습니다. 수동 검수 병목을 줄이고, 구조화된 응답과 하이브리드 운영으로 정확도와 효율을 높였습니다.
#GPT#프롬프트 엔지니어링
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서치피드: SERP를 넘어 SURF로! 검색의 새로운 물결
네이버는 서치피드 SURF로 검색을 결과 나열이 아닌 연속적 탐색 경험으로 확장했습니다. LLM 기반 임베딩, 맥락텍스트, 실시간 피드백으로 개인화와 최신성을 함께 강화했습니다.
#검색#LLM
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여기어때 Hackathon 2024 : Gen AI를 활용한 챗봇
여기어때 해커톤에서 Gen AI 기반 숙소 추천 챗봇을 구현한 과정을 공유했습니다. ChatGPT, STT, Vision API, 해시태그 추천을 조합해 검색과 추천 기능을 구성했습니다.
#LLM#ChatGPT
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#개발자#노트북#컴퓨터
[#3 LLM Tutorial With RAG] 오픈 소스 LLM의 약점을 보완하는 RAG
오픈 소스 LLM의 한계를 보완하는 RAG를 소개하는 튜토리얼 글입니다. 설치된 LLM을 활용해 검색 증강 생성 방식을 설명합니다.
#LLM#RAG
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VLM, LLM을 사용하여 멀티모달 학습 데이터 제작하기
VLM과 LLM을 활용해 멀티모달 학습 데이터를 만드는 방법을 소개했습니다. OCR, 프롬프트 엔지니어링, 후처리로 수작업 라벨링의 비용과 시간을 줄였습니다.
#LLM#VLM
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AI로 통화의 미래를 열다: 에이닷 전화 통화요약 서비스의 핵심 기술(LLM) 소개
에이닷 전화 통화요약 서비스에 적용한 LLM 개발 과정을 소개했습니다. 자동·수동 데이터를 결합한 학습과 LoRA 기반 미세조정, 전문가 평가로 품질을 높였습니다.
#LLM#NLP
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2025 AI 트렌드 전망 4가지
2025년 AI 트렌드 4가지를 AI 기업 M&A, 에이전트, 설명 가능한 AI, 멀티모달 AI 중심으로 정리했습니다. 각 흐름의 배경과 활용 방향도 함께 살펴봤습니다.
#LLM#M&A
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AI가 그리는 자동차의 미래 (에이닷 오토와 함께하는 모빌리티 혁명)
AI가 자동차 산업 전반을 자율주행과 개인화, 예측 유지보수로 바꾸는 흐름을 소개했습니다. 또한 에이닷 오토의 진화 방향과 차량 내 AI 비서 고도화 계획을 설명했습니다.
#자율주행#모빌리티
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이미지도 찰떡같이 이해하는 카카오의 멀티모달 언어모델 Kanana-v 알아보기
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#LLM#멀티모달
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