추천 후보는 많을수록 좋을까? TopK를 최적화해 전환율을 높인 방법
TopK를 감이 아닌 최적화로 정한 이야기
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기업 기술블로그의 Recommendation 관련 글 41개
Jev로 AI 글 냄새 잡기 - 판정 모델을 교정 파이프라인 세 곳에 붙인 기록
요즘 AI와 함께 글을 쓰는 일이 부쩍 늘었습니다. 그러다 최근 DEVOCEAN에 올린 개발기(벡터DB를 걷어내고 유사글 추천을 되살린 이야기)가 ＂AI 느낌이 많이 난다＂는 이야기를 들었고, 마침 책 원고 교정 도...
AI 모델 무료로 써 보기 — 9개에 같은 질문 했더니 셋은 틀렸어요
GPT-5.6 Luna·딥시크·제미나이·솔라 프로 4 등 9개 모델에 같은 질문을 해 봤어요. 무료로 쓰는 곳과 횟수, 다 쓰면 한 번에 얼마인지(0.2원~5.1원)까지 정리했어요.
개인화 추천을 위한 랭킹 모델 개발기
안녕하세요! 카카오에서 유저 편의성을 높이는 데 관심이 많은 토리입니다. 카카오에는 정말 다양한 서비스와 그 안에 쌓이는 방대한 데이터가 있습니다. 이 많은 콘텐츠와 유저를 잘 이어주는 역할을 하는 것이 바로 추천이고, 그중에서도 "얼마나 이 유저에게 맞는 콘텐츠를 보여주는가"는 서비스 체류시간과 만족도에 직결되는 핵심 문제입니다. 그래서 세그먼트 단위로 동작하던 추천 로직을, 유저 개인의 히스토리를 반영하는 개인화 랭킹 모델로 교체하는 프로젝
측정할 수 없으면 개선할 수 없다 - AI Pick 추천 카드를 위한 sLLM 정렬 학습기
안녕하세요! 😆 'ItemLM: 상품 정보 기반의 임베딩 생성기', 'T4 GPU 1장으로 일궈낸 올리브영의 Gemma 3 기반 sLLM…
마케팅을 잘하는 브랜드는 ‘이럴 때’ GEO를 점검합니다
신기능을 출시한 A사가 있다고 가정해보겠습니다. A사의 구성원들은 새로운 기능을 소개하기 위해 공식 홈페이지를 개편하고, 블로그 글을 작성했습니다. 이를 통해 고객이 접하게 될 A사의 정보는 이전과 분명히 달라졌습니다. 그렇다면 AI가 A사를 설명하고, 추천하는 방식에는 어떤 변화가 생겼을까요? 검색을 통해 브랜드나 제품 정보를 찾던 고객들이 이제는 정보 탐색에 AI를 활용하고 있습니다. 따라서 AI가 브랜드를 어떻게 인식하고 있는지… 더 보기
통합임베딩으로 개인화 푸시 CTR +21.3%를 만든 과정
프롬프트를 쓰는 PM과 AI를 이해시키려는 개발자
올리브영은 2026년 3월 24일, 카카오와의 협업으로 올리브영의 뷰티 상품을 카카오톡 대화방에서 바로 추천받을 수 있는 MCP를 선보였습니다. 그리고 이때 다진 MCP 구조를 토대로, 2026년 8월에는 챗GPT…
토스증권 추천과 검색은 어떻게 진화하고 있을까?
출퇴근길에는 숏폼, 혼밥할 때는 요리 예능! 일상의 틈을 채워줄 상황별 티빙 추천작
미리캔버스가 AI 3대로 해외 트렌드에서 진짜를 가려내는 법
[25. 10. 22] AI로 더 정밀하게, 환자 예측 기술 3건 특허 취득
AI에게 투자정보를 말하게 하기까지
근거를 고르고, 절차를 통제하고, 실패를 다시 쓰는 세 개의 관문
포스타입이 개인화 추천을 하는 방법 2부
안녕하세요, 포스타입 백엔드 엔지니어 장예훈이에요. 1부에서는 포스타입이 유저의 취향을 벡터로 표현하고, 그 벡터로 개인화 추천을 만들어 실제 구매까지 끌어올린 이야기를 했어요. 벡터 공간에서 가까운 포스트를 찾고, 나와 취향이 닮은 유저가 좋아한 걸 추천하고. 결과만 놓고 보면 꽤 매끄러운 여정처럼 보였을지도 모르겠습니다. 그런데 실제로는 전혀 그렇지 않았어요. 수백만 개의 벡터를 실시간으로 검색한다는 건, 만들고 나서가 진짜 시작이었거든요.
포스타입이 개인화 추천을 하는 방법 1부
안녕하세요, 포스타입 백엔드 엔지니어 장예훈이에요. 사내 AI 챗봇 구축기 이후 다시 한번 인사드리는 것 같네요. 이번에는 포스타입이 유저에게 어떻게 개인화된 추천을 하는지, 그 기술적인 내용과 성과, 트러블슈팅 과정을 공유해보려 합니다. 포스타입은 유저에게 최적의 포스트를 추천하려고 여러 시도를 하고 있어요. 그중에서도 개인화 추천에 특히 공을 들였어요. 개인화 추천에서 가장 중요한 건 유저가 어떤 취향인지를 파악하는 일입니다. 그런데 이걸
벡터DB를 걷어내고 유사글 추천 되살리기 — 임베딩 배치 Agent 개발기
들어가며 — 비어 있던 추천 섹션 DEVOCEAN 블로그 글을 끝까지 내리면 맨 아래에 ＂DEVOTEE 추천 블로그＂ 라는 자리가 있습니다. 지금 읽는 글과 비슷한 주제의 글 4건을 슬쩍 띄워주는 곳인데, 언젠가부터...
피카이: AI에게 추천받는 브랜드로 자리잡는 방법
AI의 답변에 브랜드가 자주 등장한다는 것은 좋은 신호입니다. AI를 통해 브랜드가 더 많은 고객에게 알려지고 있다는 뜻이기 때문입니다. AI가 새로운 정보 탐색 채널로 자리 잡으면서 이러한 노출의 중요성은 나날이 커지고 있죠. 그렇다면 AI의 언급 횟수만으로 그 브랜드의 위치를 정확히 판단할 수 있을까요? 8개의 AI 플랫폼에서 부정적으로 언급되는 브랜드가 있다고 가정해보겠습니다. 반대로 4개 플랫폼에서만 언급되지만, 등장할… 더 보기 »피카
AI가 우리 브랜드 대신 경쟁사를 추천하는 이유
ChatGPT의 답변에 우리 브랜드 대신 경쟁사만 추천된다면 어떨까요? 아마 ‘GEO를 최적화해서 AI가 우리를 인용하도록 해야겠다’라는 생각이 들 것입니다. AI에게 ‘GEO 최적화’에 대해 질문해보면, 블로그를 작성하고 FAQ를 추가하는 등 콘텐츠를 만들어야 한다는 조언을 받을 수 있습니다. 그러나 다양한 방법 중 무엇을 먼저 시도할지 결정하기란 쉽지 않습니다. 우리 브랜드와 경쟁사가 AI의 답변 속에서 어떻게 소개되고 있는지 먼저… 더 보
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