ChatGPT 질문 내역 바로보기 (익스텐션 개발기)
ChatGPT 질문 내역 바로보기 (익스텐션 개발기)
ChatGPT 대화가 길어질수록 이전 질문을 찾기 어려운 문제를 크롬 익스텐션으로 개선했습니다. 질문 모음 UI와 바로가기 기능으로 히스토리 탐색을 쉽게 만들었습니다.
#ChatGPT#Chrome Extension
86005분
필터 1
FTN 팀의 고객 맞춤형 숙소 상세정보 생성
가족 여행객에게 필요한 숙소 상세정보를 AI로 자동 생성하는 멀티 에이전트 방식을 소개했습니다. 수작업 한계를 넘어 전환율 향상과 대규모 콘텐츠 생성을 달성했습니다.
#LLM#ChatGPT
77005분
“이 옷 뭐지?” 스냅 이미지를 AI로 검색해 본 6주간의 여정
스냅 이미지를 검색어로 활용하는 이미지·자연어 검색 PoC를 6주간 검증했습니다. 객체 탐지, 임베딩, 벡터 검색으로 유사 상품 추천과 스타일 검색 가능성을 확인했습니다.
#AWS#LLM
214005분
고수준의 문제해결에 집중하기 위해
제품 개발 과정의 정보 파편화와 동기화 비용을 줄이기 위해 AI 가상 구성원을 도입한 사례를 소개했습니다. LLM을 맥락 연결과 번역의 허브로 활용해 협업 문화와 실행력을 높이는 방향을 제시했습니다.
#LLM#prompt
8005분
PostgreSQL의 고급 검색 기능을 사용한 구직 검색 엔진 구축
PostgreSQL의 전체 텍스트, 벡터, 지리공간 검색을 결합해 구직 검색 엔진을 구축하는 방법을 소개했습니다.하이브리드 검색과 인덱싱, 파티셔닝 등 성능 최적화 포인트도 함께 정리했습니다.
#PostgreSQL#검색
80005분
![[AWS Summit 2025] 생성형 AI 기반으로 스마트 인사이트 구현](https://tech.cloud.nongshim.co.kr/wp-content/uploads/amzonq250805.jpg)
[AWS Summit 2025] 생성형 AI 기반으로 스마트 인사이트 구현
AWS Summit 2025에서 Amazon Q in Quicksight와 Amazon Q Business 활용 사례를 소개했습니다.\n자연어 기반 분석과 사내 질의 응답으로 데이터 활용 장벽을 낮춘 점이 핵심입니다.
#AWS#LLM
47005분
밑바닥에서 개선한 추천시스템 with Two-Tower Model
Two-Tower 모델로 추천시스템의 후보 검색 단계와 학습 방식을 개선한 적용 사례를 다루었습니다. In-Batch Sampled SoftMax, LogQ Correction, ScaNN 활용과 운영 모니터링까지 함께 소개했습니다.
#추천시스템#Two-Tower
224005분
[퀸잇] 첫 여름 블랙프라이데이 성료…여름 비수기에도 거래액 47%↑
퀸잇이 첫 여름 럭퀸세일을 통해 비수기에도 거래액과 주문 지표를 크게 늘렸습니다. 브랜드 데이 협업으로 입점 브랜드 매출도 함께 성장했습니다.
#검색#패션
9005분
금전적 보상없이, 이벤트 바이럴이 가능할까?
금전적 보상 없이도 바이럴을 만들기 위해 스토리와 캐릭터, 다양한 결과물을 활용했습니다. 그 결과 얼굴등록 유저 수와 공유율, 전환율을 크게 높였습니다.
#UI/UX#검색
79005분
여행 검색 경험 향상을 위한 AI 활용
통합검색에서 사용자의 여행 의도를 먼저 파악하도록 AI 분류 시스템을 적용했습니다. 이를 통해 검색 결과 노출 순서를 개선하고 실제 사용자 경험을 높였습니다.
#LLM#prompt
87005분
음식 사진 한 장으로 내가 딱 원하던 맛집을 찾는 AI, 어떻게 만들었을까
음식 사진을 기반으로 주변 맛집을 찾는 AI 검색 시스템을 CLIP과 FAISS로 구현한 사례를 소개했습니다. 위치 필터링과 카테고리 제한으로 오탐을 줄이고, 향후 비음식 필터링과 맛 기반 임베딩 확장을 계획했습니다.
#LLM#검색
146005분
누구나 실험할 수 있도록 — 한국 비즈니스 실험 심포지엄 발표자료 공유
대규모 검색 서비스의 셀프서브 실험 체계와 실무 적용 사례를 공유했습니다. 실험 문화 정착을 위해 플랫폼과 교육을 함께 운영한 내용을 담았습니다.
#A/B 테스트#검색
48005분