임베딩 모델로 데이터 의미 압축하기
텍스트를 숫자와 벡터로 표현하는 여러 방법과 문장 임베딩 기반 의미 검색을 정리했습니다. 또한 BERT, FAISS, 하이브리드 검색의 구조와 활용 방향을 소개했습니다.
#LLM#임베딩
32005분
필터 1
작지만 강한 Kanana Nano 효율적으로 개발하기
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#LLM
16005분
AI Agent: 자율성의 진화, 비즈니스 가치 확장
AI Agent: 자율성의 진화, 비즈니스 가치 확장
AI 에이전트의 개념, 구조, 유형, 비즈니스 활용 가치를 설명했습니다. 보안과 신뢰성 같은 도입 과제와 향후 발전 방향도 함께 정리했습니다.
#AI Agent#LLM
35005분
미우미우 핑크핀은 왜 안나오나요 ?
SSG.COM 검색 실패를 줄이기 위해 BERT 계열 모델과 벡터 DB 기반 매칭 방식을 도입했습니다. 적용 후 전체 검색 실패의 46%를 성공으로 전환했고 정확도 75%를 달성했습니다.
#검색#BERT
43005분
[#4 LLM Tutorial With RAG] LLM의무한한 가능성을 해방하는 LangChain
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#LLM#RAG
15005분
[DAN 24] 검색과 피드의 만남: LLM으로 완성하는 초개인화 서비스 ① 홈피드와 교차 도메인 컨텍스트
[DAN 24] 검색과 피드의 만남: LLM으로 완성하는 초개인화 서비스 ① 홈피드와 교차 도메인 컨텍스트
네이버 홈피드는 검색과 다른 서비스의 사용자 컨텍스트를 함께 활용해 개인화를 강화했습니다. LLM 기반 AiRScout로 관심 주제 추출과 검색 의도 세분화를 수행해 추천 품질을 높였습니다.
#LLM#검색
57005분
[DAN 24] 검색과 피드의 만남: LLM으로 완성하는 초개인화 서비스 ② 사용자 검색 의도 세분화
[DAN 24] 검색과 피드의 만남: LLM으로 완성하는 초개인화 서비스 ② 사용자 검색 의도 세분화
검색어와 문서를 함께 고려해 사용자 의도를 세분화하는 LLM 기반 모델을 설계했습니다. 이를 통해 추천의 맥락 정확도를 높이고 CTR도 개선했습니다.
#LLM#검색
35005분
[DAN 24] 검색과 피드의 만남: LLM으로 완성하는 초개인화 서비스 ③ 사용자 관심 주제 추출
[DAN 24] 검색과 피드의 만남: LLM으로 완성하는 초개인화 서비스 ③ 사용자 관심 주제 추출
홈피드 추천 고도화를 위해 LLM으로 사용자 관심 주제를 세분화하는 분류기와 선호도 추출 방식을 소개했습니다. 데이터 증강과 지식 증류, 가이드 생성으로 안정성과 클릭률 개선 효과를 확인했습니다.
#LLM#검색
36005분
Year-End Thanks Card를 보내보자(feat.AI)
연말 감사 웹카드를 AI와 여러 도구로 시스템화해 제작한 과정을 소개했습니다. 수신자 데이터 정리부터 템플릿 구성, 메시지 생성까지 개인화 발송 흐름을 정리했습니다.
#LLM#Python
20005분
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
28005분
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
62005분
[DAN 24] LLM의 Re-Ranking Ability 검색에 이식하기 2편 - LLM을 활용한 최신성 반영
[DAN 24] LLM의 Re-Ranking Ability 검색에 이식하기 2편 - LLM을 활용한 최신성 반영
LLM으로 연관성 점수와 랭킹 레이블을 생성해 검색 결과에 최신성을 반영한 RRA-T 개선 사례를 다뤘습니다. 사용자 클릭 로그와 하이퍼파라미터 튜닝을 통해 최신 문서 노출과 검색 품질의 균형을 맞췄습니다.
#LLM#검색
30005분