kakaopay·문제카카오페이가 제공하는 결제·송금·자산관리 등 서비스가 다양하지만, 사용자가 필요한 순간에 적절한 서비스를 떠올리고 찾기는 어렵다.
접근사용자의 위치·시간·이용 기록을 분석해 능동적으로 서비스를 추천하는 AI 컨시어지 "페이지니" 를 개발. AWS Bedrock 기반 멀티 에이전트가 "전체 서비스 추천" 과 "가맹점 혜택 추천" 을 분담하고, STT · TTS · RAG · 프롬프트 엔지니어링을 조합한다.
결과검색이 아닌 능동적 발견 경험을 제공한다. 멀티 에이전트 구조로 새로운 추천 도메인을 모듈처럼 확장할 수 있게 설계.
AWS Korea·문제콘텐츠 번역가 10만 명을 자연어로 검색하려면 BM25 키워드와 벡터 의미 검색을 동시에 잘 다뤄야 한다. 기존 PostgreSQL 검색은 nDCG@10 0.90 목표에 미달.
접근Amazon OpenSearch Service 로 이전하면서 Nori 한국어 형태소 분석기 + 다국어 임베딩 + Bedrock Cohere/Claude 로 데이터 정제 파이프라인 구축. 단일 쿼리에서 키워드와 벡터를 결합.
결과nDCG@10 0.90 이상 달성. 표준 어휘 사전과 별칭 매핑으로 이력서 데이터 일관성도 확보.
베스핀글로벌·문제AI 할루시네이션은 모델이 아니라 데이터 파이프라인 결함의 결과. PoC 에서 90% 정확도였던 모델이 프로덕션에서 실패하는 이유.
접근3 레이어 구조: 입력단 AI 기반 자동 품질 감시 → 거버넌스 레이어로 출처·흐름·접근 추적 → 출력단 AI-on-AI 자동 검증. 검색 품질이 답변 정확도를 좌우하므로 맥락 기반 청킹·멀티모달 임베딩·하이브리드 검색·리랭킹 네 기법 적용.
결과단일 플랫폼 도입이나 벡터 DB 구축만으론 부족함을 명확히 한 실전 검증 패턴. 도메인별 맥락을 잃지 않는 데이터 파이프라인이 진짜 해법.
무신사 테크·