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레시피 추천 품질을 높인 멀티모델 라우팅 개선

작업 유형별 모델 분기 정책을 조정해 응답 일관성과 속도를 동시에 개선했습니다.

제품 업데이트
5 분 읽기

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2026-02-10
5 분 읽기
제품 업데이트

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blog article family는 읽기 흐름을 방해하지 않되, 메타 정보와 다음 CTA가 주변 rail로 분리되어야 합니다.

Friji의 추천 파이프라인은 요청 유형마다 요구하는 응답 형태가 달라서, 단일 모델 전략만으로는 품질과 지연 시간을 함께 맞추기 어려웠습니다.

이번 개선에서는 식재료 재고 분석, 대체 재료 제안, 레시피 생성 같은 핵심 작업을 다시 분류하고, 작업별로 강한 모델을 우선 배치하도록 라우팅 정책을 조정했습니다.

그 결과 응답 일관성이 좋아졌고, 사용자 체감 기준으로 추천 품질과 첫 응답 속도를 동시에 끌어올릴 수 있었습니다.

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상세 글은 제품 업데이트의 이유, 변화 포인트, 다음 행동이 바로 보이게 유지합니다.

  • Published on 2026-02-10
  • 5 분 읽기
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Friji는 AI로 냉장고 속 재료를 분석하고, 맞춤 레시피와 식단을 제안하는 스마트 키친 플랫폼입니다. 제로 웨이스트를 실천하고 식비를 절약하세요.

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