[AI 해커톤 후기] AI 시대의 해커톤과 인간의 역할: AI의 계획과 사람의 전략
AI 해커톤 회고로, 같은 도구를 써도 결과를 가른 것은 사람의 전략과 선택이라고 정리했습니다. 경비 정산 자동화 사례에서 AI는 계획과 구현을 맡고 사람은 조율과 의사결정을 담당했습니다.
#LLM#OCR#FastAPI
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[AI 해커톤 후기] AI 시대의 해커톤과 인간의 역할: AI의 계획과 사람의 전략
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[AI 해커톤 후기] 코드와 문서만 읽은 LLM은 어떻게 사람과 같은 팀을 1위로 골랐을까
LLM을 평가자로 활용해 해커톤 제출물을 코드와 문서만으로 채점한 사례를 소개했습니다. 사람의 판단과 비교했을 때 업무 흐름을 끝까지 구현한 팀을 안정적으로 골라냈습니다.
#LLM#MVP#OCR
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[AI 해커톤 후기] 코드와 문서만 읽은 LLM은 어떻게 사람과 같은 팀을 1위로 골랐을까
Amazon Bedrock Vision LLM과 Amazon OpenSearch Service를 활용한 농약 제품 이미지 인식 시스템 구축기
농약 제품 사진을 인식해 정보를 찾는 3단계 AI 검색 시스템을 구축했습니다. Vision LLM 오인식을 오타 보정, OpenSearch Fallback, LLM Reranker로 보완했습니다.
#Amazon Bedrock#OpenSearch#LLM
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부트텐트의 생성형 AI 기반 교육과정 등록 자동화 시스템 구성하기
부트텐트는 모집 페이지를 분석해 교육과정 등록 초안을 자동 생성하는 파이프라인을 구축했습니다. 하이브리드 OCR과 검증 에이전트를 적용해 정확도와 비용, 처리 시간을 함께 개선했습니다.
#Amazon Bedrock#AWS Step Functions#Amazon EC2
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매월 반복되던 무이자 할부 정보 업로드 자동화: PM의 개발 도전기
매월 반복되던 무이자 할부 업로드를 AI OCR과 자동 파이프라인으로 전환한 사례입니다. 사람의 최종 승인과 재시도, 슬랙 알림을 더해 운영 리스크를 줄였습니다.
#자동화#OCR#파이프라인
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매월 반복되던 무이자 할부 정보 업로드 자동화: PM의 개발 도전기
LLM이지만 PDF는 읽고 싶어: 복잡한 PDF를 LLM이 이해하는 방법
복잡한 PDF를 LLM이 이해하도록 돕는 PaLADIN을 소개했습니다. 표·차트·숫자 처리 아키텍처와 성능 평가, 서비스 적용 사례를 함께 다뤘습니다.
#LLM#PDF#OCR
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LLM이지만 PDF는 읽고 싶어: 복잡한 PDF를 LLM이 이해하는 방법
두려움 너머에서 만난 성장: 숙박 상품 등록 자동화 이야기
숙박 상품 등록 흐름을 Slack, Google Sheets, OCR, API, Playwright로 자동화했습니다. 온보딩 시간을 10분 내외로 줄이고 반복 오류도 줄였습니다.
#자동화#OCR#Google Sheets
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두려움 너머에서 만난 성장: 숙박 상품 등록 자동화 이야기
한 달짜리 과제, 바이브 코딩으로 5일 만에!(ChatGPT·Cursor)
생성형 AI와 Flutter로 메뉴 등록 앱 데모를 5일 만에 만든 실험을 소개했습니다. 요구 분해와 반복 수정은 유효했지만, 프로덕션용 안전장치는 부족했습니다.
#ChatGPT#Cursor#Flutter
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GS리테일의 Amazon Bedrock을 활용한 AI 와인 라벨 이미지 검색 서비스 구축
GS리테일은 Amazon Bedrock으로 와인 라벨 이미지 검색 서비스를 구축했습니다. Claude와 멀티모달 임베딩, Elasticsearch를 결합해 다국어 라벨 검색 품질을 높였습니다.
#Amazon Bedrock#LLM#멀티모달
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“보이는 데이터”를 “쓸 수 있는 데이터 “로: 코오롱몰의 LLM 기반 상품 속성 추출 여정
코오롱몰은 이미지에만 있던 상품 속성을 LLM으로 추출해 검색과 필터에 활용할 수 있게 했습니다. 그 결과 추출 시간과 비용을 크게 줄이고, 사이즈탭 노출과 구매 전환율도 높였습니다.
#LLM#Amazon Bedrock#OCR
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시각 언어 모델(Vision Language Model) 활용시 꼭 알아야 할 사실
VLM은 쉬운 공간 관계 문제도 자주 틀리는 한계가 있습니다. 현업 적용 전 정확성과 취약점을 충분히 검토해야 했습니다.
#LLM#ML#OCR
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멀티모달 VLM 기술 동향
VLM의 개념과 최신 기술 동향, 주요 기업의 개발 흐름을 종합적으로 정리했습니다. 문서 AI 도입 시 특화 모델과 데이터 전략, 인프라 비용을 함께 고려할 필요가 있습니다.
#LLM#VLM#OCR
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손글씨에 강한 Google Cloud Vision AI 사용법 총정리
Google Cloud Vision API로 OCR을 수행하는 방법을 정리했습니다. API Key 방식과 서비스 계정 인증 방식을 비교하며 Colab에서의 사용법을 소개했습니다.
#Google Cloud Vision API#OCR#Colab
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Selenium과 OCR의 혁신적 결합: Docker와 클라우드로 확장한 대규모 디지털 사이니지 마이그레이션 자동화 솔루션
Selenium과 OCR을 결합해 스마트 디스플레이 제어를 자동화한 사례를 소개했습니다. Docker와 클라우드로 대규모 디지털 사이니지 마이그레이션 확장성을 높였습니다.
#Selenium#OCR#Docker
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Selenium과 OCR의 혁신적 결합: Docker와 클라우드로 확장한 대규모 디지털 사이니지 마이그레이션 자동화 솔루션
사고접수와 동시에 보험금을 받는다면?
보험금 청구의 불편함을 줄이기 위해 즉시지급 프로세스를 구축한 사례를 소개합니다. 레거시 분리, 문서 인식 자동화, 워크플로 개선으로 비용과 처리 시간을 크게 줄였습니다.
#Spring Boot#Spring Cloud#Kafka
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Document AI로 문서 검토 한방에 끝내기
보험금 청구 문서를 사람 대신 Document AI로 하루 3,000장 처리하는 사례를 소개했습니다. 어떤 모델과 방식으로 구현했는지에 대한 개요를 다뤘습니다.
#OCR
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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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VLM, LLM을 사용하여 멀티모달 학습 데이터 제작하기
VLM과 LLM을 활용해 멀티모달 학습 데이터를 만드는 방법을 소개했습니다. OCR, 프롬프트 엔지니어링, 후처리로 수작업 라벨링의 비용과 시간을 줄였습니다.
#LLM#VLM#멀티모달
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휴리봇 이야기 #2: AI가 사람처럼 말하게 만드는 5가지 프롬프트
휴리봇을 만들며 얻은 프롬프팅 팁을 소개했습니다. 역할 부여, 자연스러운 말투, OCR 활용, 반복 테스트가 핵심이었습니다.
#LLM#prompt#OCR
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사실 GPT는 글을 잘 읽지 못합니다.
GPT는 이미지를 보고 글자를 정확히 읽는 데 한계가 있다는 점을 사례로 설명했습니다. OCR 같은 보완 방법을 시도했지만 완전한 해결책은 찾지 못했다고 정리했습니다.
#LLM#OCR#UI/UX
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