젠아이랩스(GenAI Labs)가 자사 서비스에 기술을 직접 적용하고 운영한 기록입니다. 구축 과정과 결과, 효과가 없었던 시도와 남은 과제까지 정리했습니다.
최근에 게시한 사례가 위에 옵니다.
기획·설계·개발·테스트·배포·운영을 AI 에이전트와 함께 하면서 겪은 문제를 규칙과 자동 검사로 바꾼 과정입니다. 공용 규약, 표준 파이프라인, 자동 테스트, 사람이 개입하는 지점과 BizGraph 재구조화 사례를 정리했습니다.
매일 기사를 수집하고, 매주 선별·작성·교차 검증을 거쳐 블로그와 뉴스레터로 내보냅니다. 발송 전 24시간은 사람이 검토합니다. 실제 관리자 화면과 운영 기록으로 과정을 설명합니다.
매주 수집한 AI 업계 기사에서 기업·모델·인물·제품 사이의 관계를 자동으로 추출합니다. Claude가 추출하고 OpenAI가 근거 기사와 대조해 검증한 관계만 공개합니다.
AI 답변 최적화(AEO) 진단 도구를 만들고 자사 사이트에 먼저 적용했습니다. robots.txt 정리부터 구조화 데이터까지 단계별 점수 변화와, 측정 기준이 다른 점수의 표기 방법을 정리했습니다.
가상의 회사와 가상 문서로 제품이 하는 일을 보여 주는 예시입니다. 고객 사례가 아니므로 사례 목록과 따로 둡니다.
가상 컨설팅사의 이메일·슬랙·주간보고 등 가상 문서 1,493건에서 관계를 추출해 그래프로 만들고, 질문하면 근거 문서와 함께 답하는 과정을 보여 줍니다.
모든 사례는 같은 순서로 정리합니다. 효과가 없었던 시도와 남은 과제도 결과와 같은 비중으로 다룹니다.
고객사 사례는 계약에 따라 공개 동의를 받은 경우에만 싣습니다. 지금은 젠아이랩스가 자사 서비스에 직접 적용한 사례를 공개하고 있습니다. 가상의 고객을 설정한 예시는 사례 연구로 싣지 않습니다.
각 사례에 수치의 기준과 확인할 수 있는 화면을 적어 두었습니다. 뉴스룸 지식그래프 사례의 관계·개체 수는 공개 그래프 화면(/blog/ontology)에서 직접 셀 수 있습니다. AEO 점수는 진단한 페이지 수에 따라 값이 달라지므로 같은 기준으로 측정한 점수끼리만 비교합니다.
사내 문서·업계 데이터에 같은 방식을 적용하는 일을 검토 중이시면 연락 주세요.