키워드 규칙, TF-IDF 분류기와 문장 벡터 최근접 이웃을 실제로 실행하고, 중국어 호텔 교육 데이터, 임계값 선택, 개별 예측과 실패 사례를 공개합니다. 특징, 의미 유사도와 방법 선택 기준을 설명합니다.
호텔 업무를 바탕으로 의도 라벨을 설계하고, 목표와 슬롯을 구분하며, 포함·제외 사례와 문의·작업의 경계를 명확히 합니다. 계층형 구조, 멀티라벨, 범위 밖 요청, 버전 마이그레이션도 다루며, 재사용 가능한 라벨 규격을 제공합니다.
호텔 도우미를 통해 “1”, “응” 같은 짧은 답변, 가리키는 표현, 슬롯 삭제, 태스크 전환과 재개를 설명하고, 실행 가능한 상태 갱신 예제를 제공합니다. 또한 문맥, 상태 버전과 비즈니스 실행 사이의 경계를 다룹니다.
호텔 어시스턴트를 위한 구조화된 의도 인식 인터페이스를 구현합니다. 라벨과 Prompt, JSON Schema, 응답 파싱, 비즈니스 검증, 실패 처리와 함께 다운로드 가능한 Python 프로젝트를 제공하며, 오프라인 검증과 실제 모델 평가의 경계를 명확히 설명합니다.
중국어 복합 의도 교육용 코퍼스 48개와 JSONL·CSV 다운로드 자료를 제공합니다. 다중 의도, 조건부 요청, 부정, 지시어, 짧은 응답, 주제 전환을 다루며, 라벨 경계, 슬롯 업데이트, 어노테이션, 데이터 분할 방법을 설명합니다.
문서 파싱, 하이브리드 검색과 컨텍스트 구성부터 Agent 상태 복구, SSE 재연결과 품질 평가까지, RAG 시스템을 프로덕션에 적용할 때 보완해야 할 엔지니어링 역량을 정리합니다.
SearchPilot의 제목·내부 링크 실험을 바탕으로 CTR 집계가 가리는 함정, GSC 검색어 그룹화, 소규모 사이트에서 변경 효과를 관찰하는 방법, 전환 귀인의 한계를 설명하고, 근거에 기반한 SEO 회고 방식을 정리합니다.
Ahrefs가 진행한 515통 메일 기반 백링크 실험을 항목별로 나누어 살펴보고, 메일 전달, 링크를 제공한 사이트, 자연 인용을 구분합니다. 링크가 필요한 이유표와 접촉 메일 예시, 무료 도구 및 백링크 작업의 비용 회고 방법도 정리했습니다.
Plausible의 성장 회고와 Bannerbear의 무료 도구 페이지에서 출발해, 첫 키워드를 선별하고 검색 의도를 검증하며 페이지 요구사항 시트를 작성하는 방법, 그리고 어떤 주제를 포기해야 하는지 판단하는 과정을 보여줍니다.
iCanvas의 JavaScript SEO 실험과 Vercel·MERJ 연구를 바탕으로 HTML, 렌더링, canonical, 색인 문제를 분석하고, 국소적인 수정과 검색 결과 검증 방법을 제안합니다.