AI 시대, 구성원이 직접 만들어가는 조직의 미래
AI를 단순 도구가 아닌 조직 프로세스 재설계의 핵심으로 삼은 사례였습니다. 구성원 주도의 트랙 운영으로 효율화와 역량 확장을 함께 추진했습니다.
#ChatGPT#prompt#자동화
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여기어때
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여기어때 기술 블로그 글 (31)
연관 키워드 추천
검색 로그의 동시 출현 패턴을 활용해 연관 키워드 추천 시스템을 구축했습니다. Word2Vec 후보를 로그 기반 필터링으로 보정해 롱테일 키워드까지 살렸습니다.
#Word2Vec#검색#추천
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연관 키워드 추천
우리 팀 코드 스타일을 아는 AI 만들기: 테스트코드 작성, GitLab MR 리뷰 만들기
RAG와 Vector DB로 팀 코드 스타일을 학습한 내부 AI 도구를 만들고 테스트 코드와 MR 리뷰를 자동화했습니다. GitLab CI/CD와 Webhook을 연동해 최신 코드 맥락을 반영하도록 구성했습니다.
#RAG#VectorDB#GitLab
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우리 팀 코드 스타일을 아는 AI 만들기: RAG와 Vector DB 활용기
팀 코드 스타일을 반영하는 AI를 만들기 위해 RAG와 Vector DB를 구축한 사례를 소개했습니다. ts-morph 청킹, ChromaDB, Gemini embedding, CI/CD 자동 갱신으로 코드 리뷰와 테스트 생성에 적용했습니다.
#RAG#Vector DB#ChromaDB
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AI 기술을 활용한 3D 브랜디드 영상 제작기
여기어때가 콘서트팩 Vol.8 원주편 홍보를 위해 CGI 기반 3D 브랜디드 영상을 제작한 과정을 소개했습니다. AI 영상 생성, Cinema 4D 합성, 효과음 설계로 브랜드 세계관을 강화했습니다.
#3D#CGI#Cinema 4D
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온디바이스 AI vs 서버 AI: Apple Intelligence가 보여준 프라이버시 전략
온디바이스 AI와 서버 AI의 장단점을 프라이버시와 성능 관점에서 비교했습니다. Apple Intelligence의 하이브리드 전략과 Private Cloud Compute의 역할도 함께 설명했습니다.
#iOS#cloud#Swift
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2024 AWS re:Invent 스케치
2024 AWS re:Invent 현장에서 본 AI와 Gen AI 활용 사례를 정리한 후기였습니다. 세션, 엑스포, 네트워킹을 통해 실무 적용 아이디어와 AI 도입 시 고려점을 공유했습니다.
#AWS#re:Invent#LLM
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여기어때의 검색 결과 없음(NR)에 대한 이야기
여기어때가 검색 결과 없음(NR)을 줄이기 위해 오타 교정과 주변 추천, 시멘틱 검색을 단계적으로 적용한 과정을 소개했습니다. 키워드 기반 보강과 GCP AI 검색 실험으로 NR 비중을 낮춘 사례를 공유했습니다.
#검색#Elasticsearch#GCP
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여기어때 Hackathon 2024 : Gen AI를 활용한 챗봇
여기어때 해커톤에서 Gen AI 기반 숙소 추천 챗봇을 구현한 과정을 공유했습니다. ChatGPT, STT, Vision API, 해시태그 추천을 조합해 검색과 추천 기능을 구성했습니다.
#LLM#ChatGPT#iOS
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AI 이미지 인식 기술을 활용한 숙소 탐색
숙소 사진을 AI로 태깅해 유사 숙소를 찾는 프로토타입 사례를 소개했습니다. 이미지 비교의 한계를 넘기 위해 Google Cloud Vision API와 태그 기반 매칭을 활용했습니다.
#Google Cloud Vision API#컴퓨터 비전#태깅
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AI 툴 활용기 : Github Copilot & JetBrains AI Assistant
AI 툴을 처음엔 회의적으로 봤지만, 개발 보조와 리팩토링에서 실용성을 체감했다고 정리했습니다. GitHub Copilot과 JetBrains AI Assistant의 장단점과 활용 포인트를 비교했습니다.
#GitHub#JetBrains#ChatGPT
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Gen AI를 활용한 리뷰 하이라이트
숙소 리뷰에서 핵심 정보만 뽑아 보여주기 위해 Gen AI 기반 리뷰 하이라이트를 구현했습니다.전처리와 프롬프트 개선, 사람의 검수를 거쳐 숙소별 TOP 키워드를 자동 추출했습니다.
#LLM#Azure OpenAI#prompt
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복슬은퇴 계산기 사용 방법
은퇴 계산기를 통해 현재 자산과 지출, 수익률을 바탕으로 미래를 수치로 점검했습니다. 다만 물가와 수명 같은 변수가 많아 계산은 참고용에 가깝다고 정리했습니다.
#LLM#Cursor#GitHub
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