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실시간 반응형 추천 시스템의 벡터 검색 및 기술 도입 의사 결정 과정 이 글에서는 실시간 반응형 추천 시스템 개발 과정에서 벡터 검색과 기술 도입 의사 결정에 대해 상세히 설명합니다. 독자들은 기술적 요구사항을 해결하는 방법을 이해하게 될 것입니다. 목차 프로젝트 요구 사항 및 정의 사용자 행동 이력 반영 실시간 관심사 파악 배달 가능한 추천 가게 목록 생성 기술 컴포넌트 도입 과정 벡터 유사도 검색 기술 검토 도입 후보 선정 및 평가 실험 설계 및 결.. 2025. 2. 6.
인공지능 시대의 llm 중요성과 기업 경쟁력 인공지능 시대에서 대규모 언어 모델(llm)의 중요성이 커지고 있습니다. llm은 기업의 경쟁력과 효율성을 높이는 핵심 기술로 자리 잡고 있습니다. 목차 LLM의 정의와 역할 LLM의 개념과 기능 이해 다양한 활용 분야와 응용 사례 LLM과 AI의 관계 정리 llm 개발의 어려움과 도전 과제 막대한 투자 비용과 데이터 수집 고성능 GPU 확보 경쟁 윤리적 문제와 데이터 편향 .. 2025. 2. 6.
AI로 24/7 고객 서비스를 구현하는 방법 AI 기술을 통해 고객 서비스의 혁신을 실현하고, 고객 만족도를 극대화하는 것이 이제 필수입니다. 24시간 언제든지 고객의 문의에 응답할 수 있는 시스템 구축의 중요성을 살펴보겠습니다. 목차 AI 챗봇과 가상 비서 활용 전략 효과적인 고객 여정 분석 챗봇 시나리오 최적화 옴니채널 전략 통합 24시간 고객 지원 시스템 구축 방법 멀티채널 전략 수립 AI 챗봇 도입과 최적화 인적 자원과 .. 2025. 2. 6.
오픈소스와 클로즈드소스 LLM의 대결 구도 분석 LLM 세계에서 오픈소스와 클로즈드소스의 접근 방식은 각기 다른 장단점을 지니고 있습니다. 이들 모델의 특징을 이해하는 것은 올바른 선택에 필수적입니다. 목차 오픈소스 LLM의 장단점 설명 투명성과 커뮤니티 지원의 이점 비용 효율적인 무료 사용 유지보수의 어려움과 보안 문제 클로즈드소스 LLM의 특징과 사례들 안정성과 보안성의 강점 상업적 모델과 사용자 지원 비용과 투명성의 단점 .. 2025. 2. 6.
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