퀸잇, 뷰티 거래액 역대 최대 기록…전년 대비 359% 급증
퀸잇 뷰티 카테고리가 추석 선물 대전에서 역대 최대 거래액을 기록했습니다. 4050 고객의 선물·스킨케어 수요에 맞춘 큐레이션과 앵콜 프로모션을 이어갔습니다.
#검색
12005분
필터 1
Amazon S3 Vectors와 Amazon OpenSearch Service로 벡터 검색 최적화하기
Amazon S3 Vectors와 OpenSearch Service를 결합해 벡터 저장과 검색을 상황별로 최적화하는 방법을 소개했습니다. 비용 최적화와 고성능 검색을 위한 두 가지 통합 패턴을 설명했습니다.
#Amazon S3#OpenSearch Service
49005분
TMAP과 에이닷이 만나다 : 주행의 동반자 TMAP with A.
TMAP에 에이닷 4.0 기반 음성 AI Agent를 적용해 주행 중 맥락을 이해하는 내비게이션으로 확장했습니다.\n목적지·경유지 설정, 장소 검색, 생활 정보 조회를 멀티턴 대화로 제공하는 구조를 소개했습니다.
#LLM#검색
71005분
2025 회의록 ＆강의록 앱 추천 BEST 4 에이닷노트·클로바노트·다글로·티로 실사용 후기 및 성능 비교
강의와 회의 기록용 AI 음성 앱 4종을 실제 강의 파일로 비교했습니다. 한국어 인식과 요약 기능은 에이닷 노트와 클로바 노트가 특히 강했습니다.
#NLP#UI/UX
415005분
국내 AI 노트 4대장 비교 분석 : 에이닷 노트 부터 클로바 노트까지 완벽비교
국내 AI 노트 서비스 4종의 전사, 요약, 다국어, 협업 기능을 비교했습니다. 용도에 맞게 선택하면 회의록과 학습 정리를 더 효율적으로 할 수 있습니다.
#LLM#NLP
348005분
차세대 AI 브라우저 ＇Comet＇의 주요 기능과 활용 방법
Perplexity AI의 브라우저 Comet 주요 기능과 활용 사례를 소개했습니다. AI 검색과 자동화가 강점이지만 일부 기능은 아직 보완이 필요했습니다.
#LLM#검색
139005분
멀티턴에서 답변을 잘하는 Agent 만들기 - 쿼리 재작성(Query Rewriting)
멀티턴 RAG에서 맥락 손실로 생기는 검색 오류를 쿼리 재작성으로 줄이는 방법을 다뤘습니다. Step-Back, HyDE, Multi-Query와 적응형 라우팅으로 품질과 속도를 함께 조정했습니다.
#RAG#LLM
148005분
JQL 활용하기
Jira 이슈 검색을 더 정교하게 만들기 위한 JQL 활용법을 소개했습니다. 기본 검색을 JQL로 확장하는 방법과 자주 쓰는 예제를 정리했습니다.
#Jira#JQL
93005분
[퀸잇] 4050 고객 간절기 쇼핑 본격화…늦더위에도 가을 준비 스타트
4050 고객의 간절기 쇼핑 수요가 늦더위에도 빠르게 늘어났습니다. 퀸잇은 계절 변화에 맞춘 맞춤 셀렉션과 큐레이션을 선제적으로 준비하겠다고 밝혔습니다.
#검색#패션
11005분
GitLab Exact Code Search 가이드 \:\ 코드 검색 효율 극대화하기
GitLab Exact Code Search는 대규모 코드베이스에서 정확한 문자열과 패턴을 빠르게 찾도록 돕는 기능을 소개했습니다. Advanced Search와의 차이, 검색 방식, 활용 기준까지 함께 정리했습니다.
#GitLab#검색
15005분
GitLab Exact Code Search 가이드 \:\ 코드 검색 효율 극대화하기
GitLab Exact Code Search의 개요와 검색 방식, Advanced Search와의 차이를 정리했습니다. 대규모 코드베이스에서 정밀한 코드 탐색과 리팩토링에 유용한 기능입니다.
#GitLab#검색
67005분
Amazon Bedrock Knowledge Bases: 데이터 특성을 고려한 분할 전략으로 검색 성능 최적화하기
FAQ 같은 짧은 구조화 데이터는 일반 청킹보다 No Chunking이 더 적합했습니다.\nCSV와 메타데이터를 활용해 검색 정확도와 검증 편의성을 높이는 방법을 소개했습니다.
#Amazon Bedrock#RAG
32005분