
한국어와 이미지를 한 번에, 카카오의 멀티모달 임베딩 모델 개발기
한국어 텍스트와 이미지를 함께 처리하는 멀티모달 임베딩 모델 개발기를 소개했습니다. 자연어 기반 사진 검색과 유사 상품 추천 사례를 중심으로 설명했습니다.

한국어 텍스트와 이미지를 함께 처리하는 멀티모달 임베딩 모델 개발기를 소개했습니다. 자연어 기반 사진 검색과 유사 상품 추천 사례를 중심으로 설명했습니다.

장바구니 맥락을 반영한 추천 모델로 Item2Vec의 한계를 개선했습니다. 오프라인 평가와 A/B 테스트에서 담기율, 다양성, 주문율이 함께 향상되었습니다.

2026 NAVER AI CHALLENGE 인턴십 모집을 안내하는 글입니다. AI 프로젝트를 현업 엔지니어와 함께 수행하며 과제형 실무 경험을 쌓을 수 있습니다.


LINE Games가 Amazon Bedrock 기반 AI Agent로 퍼블리싱 기술 지원을 자동화한 사례입니다. 문서 수집·정제·검색을 고도화하고 스트리밍과 캐싱으로 응답 속도와 운영 효율을 높였습니다.


AWS와 리멤버 해커톤에서 영업팀용 AI 에이전트 샐리 개발 사례를 공유했습니다.리드 발굴과 반복 업무를 자동화하고, 멀티 에이전트 구조를 단순화해 성능을 개선했습니다.


Generative UI 개념과 GitLab 데이터 조회·차트 생성 구현 예시를 소개했습니다. 또한 환각, 보안, 성능 한계와 실무 적용 방안을 함께 정리했습니다.

외부 LLM을 활용해 서비스 가치와 개발 생산성을 높인 개발조직의 AI 사례를 정리했습니다. 모델 경쟁보다 데이터와 운영 피드백을 누적 자산으로 삼는 전략을 강조했습니다.


AI 시대 보이스피싱과 스미싱 대응을 위해 차단 앱과 수신 차단 서비스를 함께 활용하는 방법을 정리했습니다. 피해가 발생하면 112와 1332에 즉시 신고하고 계좌 지급정지와 기기 초기화를 빠르게 진행해야 합니다.


이젬코는 AWS Glue, Athena, QuickSight, QuickSuite로 화장품 품질 데이터 분석 플랫폼을 구축했습니다. 운영 DB 부하를 줄이면서 자연어 질의 기반 AI 분석과 시각화 대시보드를 제공했습니다.


삼성전자는 Bedrock AgentCore와 MCP로 로봇 설비 데이터를 분석하는 AI 챗봇을 구축했습니다. 자연어 질의, SQL 생성, 차트 시각화를 통합해 분석 생산성을 높였습니다.
여행 상품 운영의 수작업 과정을 AI로 자동화한 구축 사례를 소개했습니다. 데이터 통합, 카테고리 매칭, 번역, 적재 최적화와 프롬프트 개선 과정을 다뤘습니다.

LLM이 기술 비교에서 비즈니스 가치를 과도하게 중시하는 편향을 다룹니다. QLoRA 기반 파인튜닝으로 이러한 편향을 개선하는 실험을 소개합니다.


QA팀이 인시던트 교육을 영상으로 전환하기 위해 AI 툴 조합과 제작 파이프라인을 구축했습니다. 문서보다 전달력과 학습 효과를 높이고 사내 배포까지 연결했습니다.

버그 제보부터 담당자 멘션, 트리아지 티켓 생성, PR 안내까지 이어지는 자동화 워크플로우를 소개했습니다. Notion과 LLM, Linear, Cursor를 연결해 반복 작업을 줄이고 컨텍스트 중심으로 처리했습니다.