Search 글 모음

매드업

2026-06-17 · 18일 전

1. 들어가며 인스타그램을 보다보면 나오는 화려한 광고들은 누가 만들까요? 대 AI 시대에도 광고 소재는 여전히 많은 전문가들의 손을 거쳐 제작되고, 또 수명이 다하면 사라집니다. 그렇기 때문에 마케팅 에이전시에서도, 인하우스 마케팅 부서에서도, 주기적으로 레퍼런스를 찾기 위해 반복적으로 아까운 시간을 보내게 됩니다. LEVER Xpert AI팀은 간단한 질의로 마케터의 상황에 필요한 광고 소재 이미지를 찾을 수 있는 소재 검색을 구현함으로써

AWS

2026-06-11 · 24일 전

(주)경농 파밍노트 고도화 프로젝트 — 농약 제품 사진 한 장으로 제품 정보를 자동 검색하는 AI 시스템의 설계와 구현 과정을 공유합니다. 경농 소개 ㈜경농은 1957년 설립된 농산업 토털 솔루션 기업으로, 작물보호제∙비료∙종자∙관수자재 등 다양한 농자재를 공급하며 한국 농업 기술 발전을 선도하고 있습니다. 경농 스마트팜사업부문은 복합환경제어기∙양액공급시스템 등 자체 기술과 글로벌 기업과의 협력을 기반으로 국내 최고 수준의 스마트팜 솔루션을 [

AWS

2026-06-08 · 27일 전

1. Part 1 요약 Part 1: 데이터 파이프라인과 인덱싱에서는 검색 정확도의 기반이 되는 데이터 파이프라인을 다루었습니다. 글로지(GloZ Inc.)는 약 10만 명의 번역가 이력서를 검색 가능한 형태로 구조화하기 위해, 문서 유형별 파싱 → LLM 기반 메타데이터 추출 → 동의어·표기 변형 정규화 → 환각 검증 → 임베딩 입력 전략 최적화로 이어지는 데이터 정제 파이프라인을 구축했습니다. Amazon OpenSearch […]

KT 클라우드

2026-06-05 · 30일 전

[ kt cloud 마케팅커뮤니케이션팀 김지웅 님 ] 요약 이 글에서는 RAG 시스템의 검색 고도화와 리랭킹을 활용한 실무형 검색 파이프라인 설계를 다룹니다. 정확한 근거 문서 확보가 답변 품질과 운영 안정성을 좌우한다는 점을 정리합니다. #RAG #검색고도화 #하이브리드검색 #리랭킹 #AdaptiveRetrieval 들어가며 안녕하세요! kt cloud 테크 마케터 김지웅입니다. ‍♂️ 지난 1~4편의 연재를 통해 문서를 벡터로 변환하고 빠르

AWS

2026-06-01 · 약 1개월 전

RIMAN KOREA 소개 RIMAN KOREA는 2018년 설립된 K-뷰티 글로벌 다이렉트 셀링 기업입니다. 자이언트 병풀, 제주 용암해수 등 독자 원료를 기반으로 고기능성 스킨케어(ICD), 비건 뷰티(보타랩), 건강기능식품(라이프닝)을 주력 제품으로 합니다. 리만코리아의 E-Commerce 팀은 운영 중인 온라인 자사몰(이하 리만몰)을 고도화하기 위해 사용자로부터 접수된 문의 내역을 분석하였습니다. 그 결과 상품 검색이 어렵다는 문제를 발

농심클라우드

2026-05-26 · 약 1개월 전

Amazon OpenSearch는 키워드와 벡터 검색을 넘어, AI 에이전트가 문맥을 이해하고 탐색하는 에이전틱 검색 플랫폼으로 진화하고 있습니다. 이번 글에서는 주요 신기능과 차세대 검색 구조를 살펴봅니다. The post [AWS Summit Seoul 2026] 나야, 차세대 OpenSearch: 에이전틱 AI를 곁들인 appeared first on NDS Cloud Tech Blog.

AWS

2026-05-18 · 약 2개월 전

1. 회사 및 서비스 소개 글로지(GloZ Inc.) 글로지(GloZ Inc.)는 OTT, 게임, 웹툰·웹소설, 더빙 등 콘텐츠 로컬라이제이션을 전문으로 하는 기업으로, 70개 이상의 언어와 190여 개국에 콘텐츠를 전달하고 있습니다. 서울, 캘리포니아, 싱가포르, 도쿄 4개 거점과 전 세계 210여 개 도시에 분포한 언어 전문가 네트워크를 기반으로, 글로벌 OTT 파트너 품질 평가에서 4년 연속 1위를 기록해 왔습니다. 글로지는 번역 […]

AWS

2026-05-13 · 약 2개월 전

한국어는 교착어 특성상 영어 기반 벡터 검색만으로는 정확한 결과를 얻기 어렵습니다. 이 블로그에서는 Amazon Aurora PostgreSQL에서 pg_bigm(바이그램 키워드 검색)과 pgvector(벡터 시맨틱 검색)를 RRF(Reciprocal Rank Fusion)로 결합한 하이브리드 검색을 구현하여, 한국어 RAG 애플리케이션의 검색 품질을 개선하는 방법을 소개합니다. 왜 한국어에는 하이브리드 검색이 필요한가? RAG(Retrieva

AWS

2026-05-07 · 약 2개월 전

기존의 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 방식은 주로 ‘벡터 유사성 검색’에 의존합니다. 하지만 이 방식은 단순히 질문과 언어적으로 유사한 정보만 찾기 때문에, 데이터 간의 복잡한 구조적 관계나 숨겨진 맥락을 놓칠 수 있다는 한계가 있습니다. 지식 그래프(Knowledge Graph)는 이러한 한계를 보완합니다. 데이터를 개체(Entity)와 관계(Relation) 중심으로 연결하여, 질문과 직접적인 단어 유사성이

AWS

2026-04-29 · 2개월 전

한국어 SPLADE v3 스타일 모델(sewoong/korean-neural-sparse-encoder-base-klue-large)을 Amazon OpenSearch Service에 배포하고, BM25 / Titan Embedding V2 / 각 하이브리드 조합을 MIRACL-ko로 비교했습니다. 코드와 정량 지표 중심으로 Sparse / Dense / Lexical을 어떻게 선택할지 판단할 수 있도록 정리했습니다. 검색의 출발점: TF-ID

라포랩스

2026-04-17 · 3개월 전

Server Engineer, 박서준 님

AWS

2026-04-14 · 3개월 전

이 글은 AWS Database Blog에 게시된 Supercharging vector search performance and relevance with pgvector 0.8.0 on Amazon Aurora PostgreSQL by Shayon Sanyal을 한국어 번역 및 편집하였습니다. 효율적인 벡터 유사성 검색은 시맨틱 검색, 추천 시스템, 그리고 검색 증강 생성(RAG) 구현에 있어 핵심 구성 요소가 되었습니다. Amazon Aur

인포그랩

2026-04-01 · 3개월 전

기술 문서의 독자가 바뀌었습니다. 이제 사람만 문서를 읽지 않고, AI 검색 엔진과 AI 코딩 어시스턴트도 기술 문서를 직접 소비합니다. 이 글은 AI의 문서 소비 메커니즘, AI 시대에 달라져야 할 문서 구조와 작성 원칙, 문서 인프라 점검과 AI 인용 측정 방법을 다뤘습니다.

AWS

2026-03-31 · 3개월 전

본 게시글은 AWS Database Blog에 게시된 ‘Introducing the GraphRAG Toolkit by Ian Robinson and Abdellah Ghassel’을 한국어 번역 및 편집하였습니다. Amazon Neptune이 그래프 기반 검색 증강 생성(RAG, Retrieval-Augmented Generation) 워크플로를 누구나 더 쉽게 구축할 수 있도록, Neptune 기반의 오픈 소스 Python 라이브러리 Gra

채널톡

2026-02-12 · 5개월 전

Tolgee, 에이전트, 그리고 “용어 일관성”의 현실

삼성 기술 블로그

2026-02-12 · 5개월 전

삼성전자 사내 지식 검색을 위해 다양한 RAG 실험 끝에 Agentic Search구조를 선택하게 된 이유와 이를 구현하기 위해 설계 시 고려한 점에 대한 경험을 공유합니다. Agent Flow, Tool 설계, Runtime환경까지 실제 구축 과정에서 중요했던 설계 포인트를 정리해보았습니다.