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Vector Search 기술 블로그 글

Vector Search 태그가 달린 국내 IT 기업 기술 블로그 글을 최신순으로 모았습니다.

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AI

Amazon ElastiCache for Valkey의 CESC로 Interactive AI 스토리텔링 플랫폼 최적화하기

Amazon ElastiCache for Valkey의 벡터 검색으로 Interactive AI 스토리텔링 플랫폼의 이미지 응답 속도와 비용 효율을 개선했습니다. CESC와 LLM 검증, 폴백 전략으로 맥락 기반 캐싱과 몰입 경험을 강화했습니다.

#AWS#cache#LLM
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AI

낯선 오타와 싸워서 이기고 싶은 마음

검색 오타 보정의 기존 로그 기반 방식 한계를 줄이기 위해 번역 모델과 멀티태스크 학습을 도입했습니다. 검색 실패율을 낮추고 CTR을 유지하는 성과와 함께 후속 개선 과제도 정리했습니다.

#ML#검색#vector search
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백엔드

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#BM25
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AI

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#검색
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AI

“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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데브옵스

AWS re:Invent 2023 참관기

AWS re:Invent 2023 현장 분위기와 참가 팁, 주요 세션 내용을 함께 정리했습니다.\n특히 AI/ML과 OpenSearch, Amazon Q 등 업무에 참고할 만한 AWS 신기능을 소개했습니다.

#AWS#AWS re:Invent#OpenSearch
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