“따뜻한 색감의 소재 찾아줘” — 자연어로 광고 소재 검색하기
자연어로 광고 소재 이미지를 검색하는 PoC의 설계와 실험 결과를 정리했습니다.이미지를 텍스트 설명으로 바꾸고, 쿼리 가중치와 프롬프트 편향을 실측으로 조정했습니다.
#LLM#검색
23005분
필터 1
한국어 파인튜닝된 SPLADE 기반 Neural Sparse 모델과 Amazon OpenSearch 하이브리드 검색 벤치마크
한국어 SPLADE 기반 Neural Sparse 모델과 OpenSearch 하이브리드 검색을 MIRACL-ko로 벤치마크했습니다. BM25, Dense, Sparse, RRF 조합의 성능과 구현 방법을 정량적으로 정리했습니다.
#OpenSearch#SPLADE
46005분
퀸잇 검색 시스템의 여정: WHERE title LIKE '%keyword%'에서 Hybrid Search까지
퀸잇 검색 시스템이 MySQL LIKE에서 시작해 Elasticsearch, 벡터 검색, RRF를 거친 하이브리드 구조로 진화한 과정을 정리했습니다. 성능과 품질, 복잡도의 균형을 실험과 장애 대응으로 개선한 사례를 담았습니다.
#MySQL#Elasticsearch
80005분
금융 보안 퀴즈, AI에게 풀게 해봤습니다: 2025 금융 AI Challenge 우수상 후기
금융 보안 퀴즈, AI에게 풀게 해봤습니다: 2025 금융 AI Challenge 우수상 후기
금융보안 AI 경진대회에서 24GB 단일 GPU 제약 아래 LLM 파이프라인을 설계하고 우수상을 수상한 과정을 정리했습니다.\n모델 선정부터 CPT, RAG, 양자화, 출력 제어까지의 선택 이유와 성능 개선 결과를 공유했습니다.
#LLM#RAG
70005분
채널 AI팀은 왜 새로운 ML 모델 벤치마크가 필요로 했을까?
AI 모델 성능 비교를 위해 상담 도메인에 맞는 리트리벌 벤치마크를 직접 제작했습니다. 벡터 검색과 BM25를 결합한 하이브리드 검색의 개선 효과도 정량적으로 확인했습니다.
#ML#RAG
10005분
토스페이먼츠 결제 시스템 연동을 돕는 MCP 서버 구현기
AI 코딩 도구의 결제 연동 정확도를 높이기 위해 토스페이먼츠가 MCP 서버를 구현한 과정을 공유했습니다. 문서 청크화와 BM25 검색으로 맥락을 제공해 Hallucination을 줄이고 연동 품질을 개선했습니다.
#MCP#LLM
141005분