[Hands-On] Amazon Lex를 활용한 챗봇 시스템 구현하기

[Hands-On] Amazon Lex를 활용한 챗봇 시스템 구현하기
Amazon Lex와 Lambda로 영화 추천 챗봇을 만드는 과정을 소개했습니다. 의도, 슬롯, 이행 흐름과 Slack 연동 가능성도 함께 다뤘습니다.
#Amazon Lex#AWS Lambda
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Amazon Lex와 Lambda로 영화 추천 챗봇을 만드는 과정을 소개했습니다. 의도, 슬롯, 이행 흐름과 Slack 연동 가능성도 함께 다뤘습니다.


Lighthouse CI를 CI/CD에 통합해 배포 후 웹 성능 측정을 자동화한 사례를 소개했습니다. 반복 측정, S3 저장, Slack 알림으로 성능 모니터링과 공유를 체계화했습니다.

QueryPie PM의 업무 방식과 협업 도구, 요구사항 관리 흐름을 소개했습니다. 고객 VoC부터 릴리즈 조율까지 제품 관리에 필요한 역량도 함께 정리했습니다.

QueryPie PM이 고객 요구를 제품으로 옮기기 위해 어떤 방식으로 일하는지 소개했습니다. Jira, Slack, Figma, 자체 테스트 환경과 성장 지원 제도를 함께 다뤘습니다.

QueryPie PM이 고객 요구를 수집하고 릴리즈를 이끄는 업무 방식을 소개했습니다. Jira, Slack, Figma와 테스트 환경, 성장 지원 제도까지 함께 설명했습니다.

GitHub Actions와 자체 액션으로 코드 리뷰 병목을 데이터로 분석하고 개선했습니다. Slack 알림, D-n 라벨, 정기 리마인드로 응답 시간과 merge 시간을 줄이고 참여율을 높였습니다.

Playwright와 Jira, Slack 봇을 연계해 장애 알림과 티켓 관리를 자동화한 시스템 구축 과정을 소개했습니다. 쿠버네티스 크론잡과 재시도 튜닝으로 오탐을 줄이고 운영 효율을 높인 사례입니다.