나만의 정보탐색 파트너, 브라우징 코파일럿 RAG 도입기

LINER Browsing Copilot 라이너의 브라우징 코파일럿은 브라우저 익스텐션(Browser Extension, 이하 BE)에 설치된 채로, 유저의 정보탐색을 돕는 AI 에이전트입니다. 저는 유저가 ‘지우’이고, 브라우징 코파일럿이 ‘피카츄’가 아닌가 종종 생각하는데요, 이제는 사용하는 게 너무 익숙해져서 코파일럿 아이콘이 안 보이면 보면 심리적인 불안?까지 느끼는 지경에 이르렀습니다(웃음). LLM에게 부족한 것이 있다면 OpenAI의 ChatGPT가 세상에 선보인 더보기…

LLM은 생성형 AI가 아니다

전세계적으로 수억명의 사용자들에게 ChatGPT가 채택되면서 ChatGPT는 LLM(거대 언어 모델)과 생성형 AI(Generative AI)의 대명사가 되었다. 그래서인지 많은 사람들이 ChatGPT는 생성형 AI이고, ChatGPT는 LLM이니까 LLM은 생성형 AI라고 생각하게 된 듯 하다. ChatGPT = LLM = Generative AI? 하지만 LLM은 생성형 AI가 아니다. 정확하게 말하면 LLM은 생성형 AI의 일종이다. 그러니까 ‘LLM은 생성형 AI다’라고 해도 더보기…

너, 내 비서가 돼라! LINER Autonomous Agent 구축기

안녕하세요, 머신러닝 엔지니어 에디입니다. 라이너 팀은 정보 탐색을 혁신하여 사용자들이 더 적은 시간과 노력으로 더 많은 일을 할 수 있게 도와주는 제품을 만들어나가고 있습니다. 현재 라이너 제품은 크게 두 가지로 구분해볼 수 있습니다. 웹 페이지나 유튜브, PDF 콘텐츠 등을 소비하는 과정에서 해당 콘텐츠에 기반해 요약, 질의응답 기능 등을 제공하는 Grounding 더보기…

나를 가장 잘 이해하는 개인화 어시스턴트, LINER Copilot

안녕하세요, 머신러닝 엔지니어 카터입니다. 오늘은 조금 특별한 이야기를 해볼까 합니다. LINER에 새로이 들어서게 된 제품 라인업 “개인화 어시스턴트 LINER Copilot“이 그 주제인데요. LINER가 어떻게 개인화 어시스턴트라는 제품을 구현하게 되었는지, 우리는 해당 제품을 통해 어떤 문제를 해결하고자 하는지에 대한 소개를 글을 통해 드리고자 합니다. 많은 분들이 알고 계시듯, LINER는 오프라인에서 형광펜을 더보기…

LINER에서 실험은 어떻게 시작될까? – LINER ‘가설공장’ 이야기

안녕하세요~ 프로덕트-그로스 플래닛 데이터 분석가 라이언입니다. 오늘은 LINER의 ‘가설공장’에 대한 소개를 드리려고 합니다. 가설공장은 말 그대로 가설을 만들어내는 프로세스, 시스템을 의미하는데요, LINER에서 어떤 고민과 합의의 과정을 거쳐 실험 소재들이 선정되는지 지금부터 함께 살펴보도록 할게요. 그럼 시작해볼까요? 🙂 LINER의 실험 현황 ‘22년 4분기부터 ‘23년 3월 현재까지 약 30명의 LINER 팀원들은 2주의 더보기…

Marketing x Product 협업—제품주도성장 (Product-led Growth) 을 위한 필수요소

Intro 안녕하세요, 프로덕트 데이터 분석가 알렉스입니다! 제품과 그로스 쪽에서 업무를 하고 자료를 찾다보면 어떤 것들이 현재 트렌드에 있는지 보입니다. 잠시 반짝하고 사라지는 개념들도 있는 반면에 어떤 개념들은 업계에 뿌리를 내리면서 산업을 변화시킵니다. 개인적으로 가장 인상깊었던 개념들은 Toss 이승건 대표님이 소개하셨던 C.C (Carrying Capacity) 그리고 B2B 업계의 PLG (Product led growth — 제품주도성장) 더보기…

AU 임팩트를 말해주는 프로덕트 메트릭

Intro 안녕하세요, 프로덕트 데이터 분석가 알렉스입니다! 일을 하면서 가장 인상 깊게 배운 사실은, 좋은 기능과 임팩트 있는 기능은 항상 일맥상통하지 않는다는 점입니다. 초기 스타트업은 편의성 개선 그리고 경험개선에 모든 리소스를 투입할 수가 없습니다. 생존을 위해서는 극한으로 한정된 리소스로 빠르게 임팩트를 내고 증명해보이면서 스케일업 해야하기 때문입니다. IPO 전 단계의 B2C 스타트업들이 더보기…