월간 AX : AI를 실제로 쓰게 만들려면?
AI를 실제 업무에서 쓰게 만들기 위해 진입장벽을 낮추는 방법을 소개했습니다. 가벼운 체험과 실무 문제 해결, 밀착 지원이 핵심이었습니다.
#LLM#ChatGPT#MCP
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대표 인기 포스트Spring Boot Startup Time 최적화 : 90초에서 30초까지의 여정(feat. 오픈소스 기여)395 조회395 조회 AI
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라포랩스
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- 마지막 발행
- 2026. 10. 21.
라포랩스 기술 블로그 글 (10)
AI 주도 개발로 4050 커머스 혁신…에이전틱 플랫폼 도약
라포랩스가 40~50대 고객을 위한 커머스 플랫폼으로 AI 기반 개인화와 추천 전략을 강화했습니다. 패션을 넘어 뷰티·리빙·식품까지 확장하며 라이프스타일 플랫폼으로 성장하고 있습니다.
#커머스#개인화#추천
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추천시스템을 바꾼다는 것: 구조적 선택이 유저 행동을 어떻게 바꾸는가
추천시스템을 후보 생성, 리랭킹, 피드백 반영, 의미 기반 초기화로 단계적으로 재설계했습니다. 그 결과 다양성, 전환, 거래액 같은 지표 개선과 함께 유저 탐색 흐름을 더 건강하게 만들었습니다.
#추천#graph#LLM
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구성원이 직접 AI 쓰면서 효용 느끼도록 유도, 업무 혁신 배경
라포랩스가 AX팀을 통해 전사 구성원이 AI를 직접 쓰며 효용을 느끼도록 조직 혁신을 추진했습니다. 비개발자 교육, 내부 플랫폼, 자동화 사례로 AI 진입장벽을 낮췄습니다.
#LLM#MCP#자동화
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라포랩스의 QA - 품질을 테스트하는 게 아니라 설계합니다.
라포랩스 QA 팀이 품질을 검증이 아닌 설계의 관점에서 운영하는 방식을 소개했습니다. 기획 초기 참여, AI 기반 테스트 자동화, 비용 최적화 실험을 통해 품질 시스템을 고도화하고 있습니다.
#QA#자동화#Python
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광고로 유입된 순간, 추천이 시작됩니다.
광고 유입 유저의 낮은 구매 전환 문제를 추천 맥락 연결로 개선한 사례를 소개했습니다. 광고 성격과 상품 정보를 첫 세션 추천에 반영해 전환율을 높였습니다.
#추천#AI Agent#검색
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AI야, UX라이팅 알잘딱 고쳐줘
전담 UX라이터 없이 흩어지던 문장 스타일을 해결하기 위해 AI 기반 UX라이팅 시스템을 구축했습니다. Figma 플러그인과 Claude, 가이드라인·사례 DB로 검수와 생성까지 작업 흐름에 붙였습니다.
#UI/UX#Claude#Figma
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광고사업팀의 AI 활용기 : 덜 일하고, 더 많이 법니다.
광고사업팀이 AI와 MCP를 활용해 세일즈, 협업, 리포트 업무를 크게 효율화한 사례를 소개했습니다. 프롬프트와 맞춤형 툴로 반복 작업을 줄이고 임팩트 높은 일에 집중하는 방향을 제시했습니다.
#MCP#Claude#자동화
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“AI는 처음인데요?” 점심시간에 탄생한 사내 챗봇, 라포위키 개발기
사내 노션과 슬랙 지식을 연결하는 RAG 기반 챗봇 라포위키 개발 과정을 소개했습니다. 내부 용어집, 메타데이터, 청크 임베딩으로 검색 정확도와 최신성을 높였습니다.
#RAG#Flask#Python
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머신러닝으로 퀸잇의 퀀텀 점프를 이끌어낸 엔지니어, 하홍석
라포랩스 ML 엔지니어 인터뷰로, 퀸잇의 개인화 추천 고도화와 ML 활용 범위를 소개했습니다. 고객·플랫폼 효용과 빠른 PoC를 기준으로 기술을 선택하는 방식도 다뤘습니다.
#ML#추천#A/B 테스트
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