BigQuery와 Gemini로 리뷰 분석 업무 자동화하기
BigQuery에서 LLM 모델 Gemini Pro 활용법 소개
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BigQuery에서 LLM 모델 Gemini Pro 활용법 소개
어제도 오늘도 내일도 일 수천만 건 이상의 트래픽을 받는 머니플랫폼에서 Virtual Thread를 적용한 경험을 공유합니다.
객체지향과 디자인패턴
안녕하세요. Vertical Engineering 팀의 이지민입니다.지마켓의 여행 플랫폼은 작년에 포스팅한 오픈마켓에서 여행 플랫폼으로 살아남기에서 소개드린 바 있습니다.여행 플랫폼은 지마켓의 커머스 시스템과 OTA(온라인 여행사 제휴업체) 서버의 API를 통합하여 서비스를 제공합니다. 이처럼 여러 서버와 의존성이 높아, 서비스의 복잡도가 높습니다. 특히, 실시간 API 연동을 요구하여, 견고하게 API를 호출해야 하는 비즈니스 도메인은 다음과 같습니다.여행 상품 상세 페이지실시간 예약이번 글에서는 여행 상품 상세 페이지와 실시간 예약의 주요 특징과 고려 사항에 대해 설명하고자 합니다.(1) 여행 상품 상세 페이지여행 상품 상세 페이지는 내결함성(fault tolerance)이 높아야 하는 화면입니다. ..
PC 패키지 게임이 한창 유행이던 때, 게이머들이 레벨과 능력치를 임의로 변경해 손쉽게 게임을 진행하던 시절이 있었다. 당시 게임 유저들이 즐겨 쓰던 어뷰징 툴(PC Tools, 게임 위자드 프로그램 등)을 이용해 빠르게 엔딩을 보거나 숨겨진 미션을 찾는 것이 유행이었다. 그 모습들을 보며 놀랐던 기억이 난다. 지금 생각해 보면 이때의 경험이 기자를 게임보안 업무로 이끈 주요 동기 중 […]
배포 프로세스 효율화 경험을 공유합니다!
안녕하세요. Mobile Application 팀 전계원입니다.어느 날 Android 개발 중 jcenter 에 있는 경고 문구를 확인하였습니다.이에 궁금증을 가지고 jcenter 와 관련하여 찾아본 이런저런 내용들에 대해 공유드리고자 합니다. 0. 프롤로그 - jcenter() 코드에 그어진 한 개의 줄 Android Studio 의 다크테마 속에서 jcenter() 코드가 노랗게 반짝이고 있었습니다.마우스를 올려보니 "jcenter maven repository 는 update 를 제공하지 않는다" 라고 쓰여있었습니다. jcenter 에 대체 무슨 일이 있었던 것일까요?1. Gradle 저장소에서 사라진 jcenter 의 흔적https://docs.gradle.org/current/userguide/..
서론 제가 속해있는 스토리FE…
안녕하세요, 데이블 AI 팀의 machine learning engineer 김명섭입니다. 이번 포스팅에서는 language model (LM)의 fine tuning의 성능을 더욱 향상시키는 다양한 방법론에 대해 알아보고자 합니다. LM의 fine-tuning 성능을 더욱 향상시키는 다양한 방법을 소개해 드리는 데에 중점을 맞춘 포스팅으로 각 방법론의 매우 상세한 내용보다는 어떠한 방법론이 존재하는지에 초점을 맞추어 작성되었습니다. 추가적으로
안녕하세요, 에잇퍼센트 웹 프론트엔드 팀의 김민정입니다. 프론트엔드 팀은 사내 EDS(Eight Design System)를 적용한 웹 서비스를 효율적으로 구현하기 위해 팀 내 UI 라이브러리인 eds-wc를 제공하고 있습니다. 디자인 팀과 프론트엔드 팀이 협업하여 디자인 시스템을 구현하는 과정에서는 고려할 사항이 매우 많습니다. 특히, 명세에 대해 디자이너와 개발자 간 이해의 차이로 인한 반복적인 커뮤니케이션은 대부분 경험하였을 것입니다. 또
신규 백엔드 개발자 합류를 앞두고 Backend 팀 온보딩 프로세스를 수립한 이야기를 공유합니다. 어쩌다 온보딩 프로세스를 만들게 되었나요? 어떤 과정으로 온보딩 프로세스를 만들었나요? 원칙 1: 체계성 원칙 2: 성취감 원칙 3: 부담 줄이기 온보딩 프로세스는 어떻게 구성되었나요? 1. 체크리스트 2. 데일리 미션 3. 전달 사항 온보딩 프로세스는 어떤 결과를 가져왔나요? 어쩌다 온보딩 프로세스를 만들게 되었나요? 버디란, 에잇퍼센트의 모든
안녕하세요 Data Product 팀 박상우입니다. 이번에 제가 소개해드릴 내용은 팀 내 session Info data 적재 및 API 서비스 구축에 적용한 Redis Stream에 대한 이야기입니다. 저희 팀에서는 User의 행동 정보를 수집하는 프레임워크 중 하나인 montelena receiver를 통해 수집한 데이터 (view, event, impression 등)를 post Processor라는 데이터 파이프라인 application을 통해 적재, 가공해서 각종 지표 트래킹 및 분석에 활용할 수 있도록 제공하고 있습니다. 그중 유니크한 active user를 식별하기 위해 session_id를 발급하고, 그 히스토리를 남겨 광고에 활용하고 있는데,'Big Smile Day' (지마켓 최고의 ..
1. 서론 안녕하세요, AI팀 안준형입니다. 오늘은 저희 팀에서 최근에 많은 시간과 노력을 들인 입찰 쉐이딩(Bid Shading)에 대해서 소개하려합니다. 2. 입찰 쉐이딩(Bid shading)이란? 온라인 광고에서 직접 판매되지 않는 재고는 주로 실시간 입찰(RTB)에서 프로그램적으로 경매됩니다. 2018년 이전까지 RTB에서는 2등 가격 경매(Second-price Auction, SPA)가 주로 사용되었으며, 여기서 낙찰자는 두 번째로
Figma는 기존의 다른 툴과 비교했을 때 가볍고 다양한 플러그인을 업무에 적용할 수 있다는 장점이 있습니다. 이 글은 디자이너 시각으로 Figma의 장점을 업무에 적용하는 과정에서 ChatGPT와 Figma 공식 문서를 참고해 Figma 플러그인을 제작한 경험을 공유합니다. The post Figma 플러그인, 디자이너가 직접 만들어 보기 appeared first on 넷마블 기술 블로그.
안녕하세요. 리뷰커뮤니티 스쿼드의 백엔드 개발자 소보르빵🍞 입니다! 여러분은 올리브영 셔터를 알고 계시나요? 건강한 아름다움을 리딩하는 플랫폼 올리브영이 운영하는 뷰티 특화 커뮤니티 Shutter…
카카오뱅크 AI플랫폼팀의 ML 엔지니어 Toby가 작성한 이 글은 카카오뱅크에서 지난 1월부터 한 달간 선보인 ‘나의 하루 응원받기 서비스’의 개발 과정을 소개합니다. 이 서비스는 AI를 활용하여 mini 고객들이 일상에서 겪는 다양한 순간들을 감성적인 문장을 담은 일기 형태로 전환해 주는 기능을 제공하는데요. 특히 Azure OpenAI의 ChatGPT 기술을 활용하여 일기 생성 기능을 구현하고, 성능을 분석하며, 실제 서비스 적용 후 얻은
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