알리는사람들의 서버리스 기반 현대화 여정 – DynamoDB 최적화 사례
DynamoDB로 메시징 서비스를 현대화하는 과정에서 발생한 핫 파티션과 쓰로틀링 문제를 다뤘습니다. 배치 쓰기, 샤딩, 셔플링, Warm Throughput으로 처리량과 안정성을 높인 사례를 정리했습니다.
#DynamoDB#AWS
74005분
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생각하는 AI? 추론 모델 빠르게 구현해 보기 (ft. S1)
S1의 Test-Time Scaling과 Budget Forcing으로 추론 모델을 구현하는 과정을 소개했습니다. 적은 데이터와 반복 자기검증만으로도 사고 성능을 끌어올리는 방법을 살펴보았습니다.
#LLM#ML
59005분
삼성의 AI 코딩 어시스턴트 code.i 이해
삼성의 AI 코딩 어시스턴트 code.i 이해
생성형 AI 모델 기반 코딩 어시스턴트의 개념과 역할을 소개했습니다. 자연어와 코드 학습을 통해 개발 생산성을 높이는 방향을 설명했습니다.
#LLM#prompt
0005분
2024 네이버 통합검색의 웹 성능 리뷰
2024 네이버 통합검색의 웹 성능 리뷰
네이버 통합검색의 2024년 웹 성능 지표와 개선 사례를 정리한 글입니다. LCP와 INP를 관리하고, 서치 피드에는 FUPP와 FILT를 도입해 무한 스크롤 성능을 측정했습니다.
#웹 성능#LCP
133005분
호텔 검색, 어떻게 달라졌을까요? 2편 - 지식 증류
호텔 검색, 어떻게 달라졌을까요? 2편 - 지식 증류
호텔 검색에서 LLM을 sLLM으로 옮기기 위해 지식 증류를 적용한 과정을 다뤘습니다. 성능과 효율을 함께 확보하기 위한 모델 선정, 데이터 구성, 학습 기법 개선을 설명했습니다.
#LLM#NLP
80005분
호텔 검색, 어떻게 달라졌을까요? 3편 - 검색 시스템
호텔 검색, 어떻게 달라졌을까요? 3편 - 검색 시스템
호텔 검색의 언어 장벽과 POI 매칭 한계를 개선한 사례를 다루었습니다. 다국어 음차·번역, Dense Retrieval, Place sLLM으로 커버리지와 검색 품질을 높였습니다.
#검색#LLM
88005분
호텔 검색, 어떻게 달라졌을까요? 4편 - 이미지 검색
호텔 검색, 어떻게 달라졌을까요? 4편 - 이미지 검색
호텔 검색의 이미지 품질을 높이기 위해 플레이스 특화 CLIP 인코더를 학습했습니다. 질의와 이미지의 연관성을 강화해 대표 이미지 검색 정확도와 사용자 경험을 개선했습니다.
#검색#LLM
44005분
호텔 검색, 어떻게 달라졌을까요? 1편 - 문제와 해결
호텔 검색, 어떻게 달라졌을까요? 1편 - 문제와 해결
LLM과 블로그 POI 데이터를 활용해 호텔 검색의 복잡 질의, 다국어, 콘텐츠 부족 문제를 개선했습니다. 검색 엔진 전환과 자동 품질평가로 커버리지와 성과도 함께 높였습니다.
#LLM#검색
73005분
Machine Learning으로 찾아본 알라미 유저들의 사용패턴
알라미 유저의 사용 패턴을 Feature Engineering과 KMeans 클러스터링으로 분석한 사례입니다. 숫자 결과에 해석을 붙여 페르소나처럼 설명하고 리텐션까지 확장했습니다.
#Machine Learning#Python
47005분
DAU로 임팩트 계산해보기
작업의 임팩트를 사전에 수치로 추산해 우선순위를 정하는 방법을 설명했습니다. 특히 유입 증가와 리텐션 개선을 DAU로 환산해 비교하는 관점을 제안했습니다.
#DAU#리텐션
69005분
무료 도메인, 정말 이득일까? (무료 도메인 vs. 유료 도메인 비교)
무료 도메인, 정말 이득일까? (무료 도메인 vs. 유료 도메인 비교)
무료 도메인은 초기 비용을 줄일 수 있지만 소유권과 신뢰도 측면에서 제약이 있습니다. 유료 도메인과 등록업체의 인증·지원 체계를 함께 고려해 선택해야 합니다.
#SEO#cloud
93005분
LLM Knowledge Distillation 훑어보기 - part 1
LLM 지식 증류의 개념과 주요 방법론을 정리한 글입니다. Teacher 모델의 지식을 Student 모델에 이전하는 방식과 구현 접근을 소개했습니다.
#LLM#Knowledge Distillation
77005분