

여기어때 검색서비스 ‘키워드 통합 시스템’ 구축사례
여기어때가 분산된 검색 키워드 데이터를 MongoDB 기반 단일 허브로 통합한 사례를 소개했습니다. 데이터 관리 일관성과 자동완성 구조 단순화를 통해 확장성을 높였습니다.


여기어때가 분산된 검색 키워드 데이터를 MongoDB 기반 단일 허브로 통합한 사례를 소개했습니다. 데이터 관리 일관성과 자동완성 구조 단순화를 통해 확장성을 높였습니다.


생성형 검색의 어휘 불일치 문제를 줄이기 위해 청크 단위로 키워드, 제목, 후보 질문을 함께 생성하는 모델을 소개했습니다. 낮은 메모리 사용률로도 검색 정확도 향상과 실시간 RAG 적용 가능성을 확인했습니다.


레저 상품이 왜 NOL을 거쳐 발급되는지 채널링 구조와 LCMS 운영 방식을 설명했습니다. 판매 채널, 재고, 정산, CS를 한 곳에서 통합하는 허브 역할을 다뤘습니다.


검색 광고의 랭킹 부스트 기능을 설계하고, 노출 수 예측 대신 순위 상승 보장 방식으로 전환했습니다.\n데이터 수집, Delta Score 계산, Elasticsearch 가중치 주입과 A/B 테스트 검증 과정을 정리했습니다.

기술조직에서 기존 도서를 활용해 작은 사내 도서관 ‘테미도’를 운영한 사례를 소개했습니다. 수기 대출과 느슨한 규칙으로 부담을 줄였고, 2.5개월 동안 63건 대출을 기록했습니다.


엔카닷컴이 대학(원)생 대상 AI 개발/기획 공모전을 개최했습니다. 차량 데이터 기반 모델 개발과 LLM 서비스 기획 아이디어를 모집했습니다.

광고 유입 유저의 낮은 구매 전환 문제를 추천 맥락 연결로 개선한 사례를 소개했습니다. 광고 성격과 상품 정보를 첫 세션 추천에 반영해 전환율을 높였습니다.


SK텔레콤이 에이닷과 티맵을 결합해 LLM 기반 대화형 내비게이션 에이전트를 개발했습니다. 규칙 기반 한계를 보완하기 위해 하이브리드 모델, 캐싱, 검증 로직을 적용했습니다.
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OpenSearch KNN과 필터 조합에서 결과 누락이 발생한 원인을 쿼리 구조에서 찾았습니다. pre-filtering 기반 Efficient KNN Filtering으로 검색 품질과 지연 시간을 함께 개선했습니다.


실시간 채팅 중심 고객센터를 게시판 기반 케이스 운영으로 전환해 응답과 해결 시간을 줄였습니다. 자동 정보 주입과 통합 어드민으로 품질과 운영 효율도 함께 높였습니다.


NOL은 고객의 클릭과 검색 같은 행동 데이터를 바탕으로 User segment를 만들었습니다. 태그 조합과 점수, 기간별 윈도우로 개인화와 예측의 정교함을 높였습니다.
지번주소와 도로명주소의 구조, 표기 방식, 코드 체계를 정리했습니다.\n주소 데이터를 표준화해 위치 기반 서비스에 활용하는 방법을 설명했습니다.

회귀 테스트 자동화가 UI 변경에 자주 끊기던 문제를 AI 셀프힐링 로케이터로 보완했습니다.\ndescription 중심 작성으로 유지보수를 줄이고 테스트 복구 흐름을 만들었습니다.


엔카닷컴이 방대한 중고차 데이터 문제를 해결하기 위한 AI 블로그 시작을 알렸습니다. 검색, 추천, 상담 등 다양한 영역의 도입 경험과 시행착오를 꾸준히 공유할 예정입니다.