🚀 윈디플로 AI 제작 서비스 [고객 사례]
조금 복잡한 AI 기능은 어떻게 구현할까?
조금 복잡한 AI 기능은 어떻게 구현할까?
유저마다 딱 맞는 서비스를
추천하는 방법
유저마다 딱 맞는 서비스를
추천하는 방법
개인화된 서비스/콘텐츠 추천
“유저가 입력한 텍스트를 바탕으로
개인화된 콘텐츠/기능 추천하려면
개별 API를 가져다 쓰면 될까요?”
“유저가 입력한 텍스트를 바탕으로
개인화된 콘텐츠/기능 추천하려면
개별 API를 가져다 쓰면 될까요?”
윈디플로 커스텀 AI 제작 서비스
윈디플로팀
윈디플로팀
”어떤 AI 기능이 필요하신가요?”
”어떤 AI 기능이 필요하신가요?”
👩🏻 모바일 서비스 개발 팀
👩🏻 모바일 서비스 개발 팀
"유저가 입력한 내용에 따라,
맞춤형 서비스를 추천해주고 싶어요."
"유저가 입력한 내용에 따라,
맞춤형 서비스를 추천해주고 싶어요."
[🚀 윈디플로팀의 도움이 필요해요]
전문 분야에서 맞춤화된 상담을 제공하는 모바일 앱 서비스.
[🚀 윈디플로팀의 도움이 필요해요]
전문 분야에서 맞춤화된 상담을 제공하는
모바일 앱 서비스.
모바일 앱에 사용자가 입력한 텍스트를 분석해
맞춤형 서비스를 추천하는 AI 기능이 필요했습니다.
모바일 앱에 사용자가 입력한 텍스트를 분석해
맞춤형 서비스를 추천하는 AI 기능이 필요했습니다.
구현하고 싶은
AI 기능은?
✅ 사용자가 입력한 텍스트를 분석해 가장 적합한 서비스 추천
✅ 추천 설득력을 높이기 위해 근거를 함께 제공
✅ 상담 내용에 따라 맞춤 보고서를 자동 생성
✅ 사용자가 입력한 텍스트를 분석해 가장 적합한 서비스 추천
✅ 추천 설득력을 높이기 위해 근거를 함께 제공
✅ 상담 내용에 따라 맞춤 보고서를 자동 생성
하지만 아직 초기 스타트업이라 개발팀도 갖춰져있지 않고
MVP 개발 중이라 리소스도 매우 부족한 상황.
그러나 핵심 차별화 기능인데 포기할 수는 없어
✔️ 무료로 프로토타입을 제작해 준다는 윈디플로팀에 연락을 주신 것!
하지만 아직 초기 스타트업이라 개발팀도 갖춰져있지 않고 MVP 개발 중이라 리소스도 매우 부족한 상황.
그러나 핵심 차별화 기능인데 포기할 수는 없어
✔️ 무료로 프로토타입을 제작해 준다는 윈디플로팀에 연락을 주신 것!
🚀 개인화 서비스 추천 기능, 어떻게 구현할까?
🚀 개인화 서비스 추천 기능,
어떻게 구현할까?
웹/앱 서비스에 AI 기능을 도입할 때
흔히 쓰는 3가지 방법
웹/앱 서비스에 AI 기능을
도입할 때 흔히 쓰는 3가지 방법
1️⃣ GPT 같은 범용 AI API 활용
1️⃣ GPT 같은 범용 AI API 활용
❌ 텍스트 분석, 개인화된 콘텐츠 추천, 자동 보고서 작성 등
여러 AI 기능이 서로 연계되어 작동해 하므로 하나의 API로 해결될 수 없음
❌ 텍스트 분석, 개인화된 콘텐츠 추천, 자동 보고서 작성 등, 여러 AI 기능이 서로 연계되어 작동해 하므로 하나의 API로 해결될 수 없음
2️⃣ 개별 AI 툴을 조합해 직접 구축
2️⃣ 개별 AI 툴을 조합해 직접 구축
AI 추천 시스템을 직접 구축하려면, 여러 개의 AI 툴을 조합해야 합니다.
❌ 하지만 다음과 같은 어려움이 있어요.
AI 추천 시스템을 직접 구축하려면, 여러 개의 AI 툴을 조합해야 합니다.
❌ 하지만 다음과 같은 어려움이 있어요.
💡 AI 모델 조합이 쉽지 않음
💡 AI 모델 조합이 쉽지 않음
정확한 추천을 하려면 텍스트 분석 외에도 추가적인 검색 & 매칭 알고리즘이 필요
이를 조합하고 최적화하기 위해선 고도의 기술적 작업이 필요
정확한 추천을 하려면 텍스트 분석 외에도 추가적인 검색 & 매칭 알고리즘이 필요
이를 조합하고 최적화하기 위해선 고도의 기술적 작업이 필요
💰 운영 비용과 인프라 부담이 커짐
💰 운영 비용과 인프라 부담이 커짐
AI API 호출량이 많아질수록 비용이 급격히 증가
별도 서버 운영 및 모델 최적화 비용 발생
AI API 호출량이 많아질수록 비용이 급격히 증가
별도 서버 운영 및 모델 최적화 비용 발생
📊 데이터 활용과 자동화가 복잡함
📊 데이터 활용과 자동화가 복잡함
AI 추천 시스템이 효과적으로 작동하려면 정확한 데이터 흐름을 설계해야 함
AI가 추천한 정보를 사용자 친화적으로 변환하는 후처리 과정도 필요
AI 추천 시스템이 효과적으로 작동하려면 정확한 데이터 흐름을 설계해야 함
AI가 추천한 정보를 사용자 친화적으로 변환하는 후처리 과정도 필요
3️⃣ 필요한 기능을 연결해 AI 파이프라인으로 제작 ✔️
3️⃣ 필요한 기능을 연결해
AI 파이프라인으로 제작 ✔️
효과적인 개인화 콘텐츠 추천 시스템을 구현하려면
✅ 다양한 AI 모델을 연결해 파이프라인을 제작해야 합니다.
효과적인 개인화 콘텐츠 추천 시스템을 구현하려면
✅ 다양한 AI 모델을 연결해 파이프라인을 제작해야 합니다.
💡AI 파이프라인이란?
여러 AI 모델과 데이터를 연결하여
자동화된 프로세스를 만드는 시스템
여러 AI 모델과 데이터를 연결하여
자동화된 프로세스를 만드는 시스템
*이 경우, 각 유저에게 맞는 서비스를 추천하기 위해서 AI 모델을 따로따로 사용하는 것이 아니라, 입력 → AI 분석 → 데이터 정제 → 추천 시스템 → 결과 제공까지 한 번에 자동화된 AI 시스템을 구축하는 것.
*이 경우, 각 유저에게 맞는 서비스를 추천하기 위해서 AI 모델을 따로따로 사용하는 것이 아니라, 입력 → AI 분석 → 데이터 정제 → 추천 시스템 → 결과 제공까지 한 번에 자동화된 AI 시스템을 구축하는 것.
🚀 해결책
🚀 해결책
윈디플로팀과 함께
개인화 추천 AI 파이프라인 구축하기!
윈디플로팀과 함께
개인화 추천 AI 파이프라인 구축하기!
[ 🛠 윈디플로팀은 맞춤형 추천 기능을 어떻게 구현했을까? ]
[ 🛠 윈디플로팀은 맞춤형 추천 기능을 어떻게 구현했을까? ]
구현이 필요한 개별 기능
✅ 입력된 텍스트를 분석해 가장 적합한 서비스 추천
✅ 추천 설득력을 높이기 위해 근거를 함께 제공
✅ 상담 내용에 따라 맞춤 보고서를 자동 생성
✅ 입력된 텍스트를 분석해 가장 적합한 서비스 추천
✅ 추천 설득력을 높이기 위해 근거를 함께 제공
✅ 상담 내용에 따라 맞춤 보고서를 자동 생성
필요한 AI 요소/모델
⮕ NLP(자연어 처리) 기반 텍스트 분석
⮕ 개인화된 콘텐츠/서비스 추천 시스템 (RAG 적용)
⮕ 입력된 텍스트 및 추천된 서비스 기반 텍스트 생성
⮕ NLP(자연어 처리) 기반 텍스트 분석
⮕ 개인화된 콘텐츠/서비스 추천 시스템 (RAG 적용)
⮕ 입력된 텍스트 및 추천된 서비스 기반 텍스트 생성
개인화된 서비스 추천을 위해 필요한
AI 모델들을 연결해 하나의 파이프라인으로
개인화된 서비스 추천을 위해 필요한
AI 모델들을 연결해
하나의 파이프라인으로
✅ AI 모델 조합
(LLM + 추가 알고리즘 적용)
✅ AI 모델 조합
(LLM + 추가 알고리즘 적용)
LLM은 자연어 처리를 담당하지만,
요청된 AI 기능 구현을 위해 별도의
추천 알고리즘과 결합 필요
특정 데이터를 기반으로
일관된 추천이 가능하도록 최적화
LLM은 자연어 처리를 담당하지만, 요청된 AI 기능 구현을 위해 별도의 추천 알고리즘과 결합 필요
특정 데이터를 기반으로 일관된 추천이 가능하도록 최적화
✅ 자동 추천 시스템 설계
(LLM + RAG 적용)
✅ 자동 추천 시스템 설계
(LLM + RAG 적용)
단순 응답이 아닌, 서비스별로
정리된 데이터를 참조하도록 설계
최신 정보를 반영할 수 있도록 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 기술 적용
단순 응답이 아닌, 서비스별로 정리된 데이터를 참조하도록 설계
최신 정보를 반영할 수 있도록 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 기술 적용
✅ 윈디플로를 통한
운영 비용 최적화
✅ 윈디플로를 통한 운영 비용 최적화
AI API 호출을 최적화하여
불필요한 비용 절감 & 속도 향상
AI 실행 타이밍을 조절해
장기적으로 비용 부담을 최소화
AI API 호출을 최적화하여 불필요한 비용 절감 & 속도 향상
AI 실행 타이밍을 조절해 장기적으로 비용 부담을 최소화
다양한 요소들이 결합된 AI 파이프라인을
API 한줄로 쉽게 연동!
다양한 요소들이 결합된
AI 파이프라인을
API 한줄로 쉽게 연동!
복잡한 AI 기능 구현
복잡한 AI 기능 구현
왜 윈디플로팀이어야 할까요?
왜 윈디플로팀이어야 할까요?
1️⃣ 빠르다
데드라인이 빠듯하거나, 빠르게 움직여야하는 MVP 개발 중인 팀이라면!
2️⃣ 연동이 간편하다
API 코드 한줄로, 앱/웹서비스에 바로 적용!
3️⃣ 사후 관리 & 기능 확장이 편리하다
노코드 툴 윈디플로를 이용한 간편한 기능 확장과 수정 가능!
4️⃣ AI 파이프라인 전문 팀이 개발해준다
윈디플로를 개발해 운영중인 팀이 직접 상담, 개발 및 연동까지!
1️⃣ 빠르다
데드라인이 빠듯하거나, 빠르게 움직여야하는 MVP 개발 중인 팀이라면!
2️⃣ 연동이 간편하다
API 코드 한줄로, 앱/웹서비스에 바로 적용!
3️⃣ 사후 관리 & 기능 확장이 편리하다
노코드 툴 윈디플로를 이용한 간편한 기능 확장과 수정 가능!
4️⃣ AI 파이프라인 전문 팀이 개발해준다
윈디플로를 개발해 운영중인 팀이 직접 상담, 개발 및 연동까지!
윈디플로팀
윈디플로팀
AI 기능 구현이 필요하시면
함께 고민해 드립니다.
AI 기능 구현이 필요하시면
함께 고민해 드립니다.
👩🏻 모바일 서비스 개발 팀
"먼저 무료로 테스트해 볼 수 있어
믿고 개발을 진행할 수 있었어요!"
"먼저 무료로 테스트해 볼 수 있어
믿고 개발을 진행할 수 있었어요!"
여러가지 AI 기능을 활용해야 하는 앱/웹서비스라면,
윈디플로팀과 함께 맞춤형 AI 파이프라인을 구축해 보세요.
여러가지 AI 기능을 활용해야 하는 앱/웹서비스라면, 윈디플로팀과 함께 맞춤형 AI 파이프라인을 구축해 보세요.
복잡해 보이는 기능도
API 한 줄로 쉽게 연동 할 수 있습니다.
복잡해 보이는 기능도
API 한 줄로 쉽게 연동 할 수 있습니다.
🚀 구현이 필요한 AI 기능이 있으신가요?
🚀 구현이 필요한
AI 기능이 있으신가요?
✅ 먼저 무료 프로토타입으로 테스트 해보세요
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