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2026년 1월 30일

데브옵스

팀 내 전처리 프레임워크 dagster 도입기

문서 전처리 파이프라인의 리소스 경합과 디버깅 어려움을 해결하기 위해 dagster를 도입했습니다. 파드 격리와 대시보드 관측성으로 안정성과 운영 효율을 높였습니다.

Amazon RDS for PostgreSQL에서 테이블 파티셔닝을 통한 시계열 데이터 수집 속도 향상

Amazon RDS for PostgreSQL에서 시계열 데이터 수집을 빠르게 만드는 파티셔닝 방법을 정리했습니다. 벤치마크로 단일 테이블 대비 수집 시간이 크게 줄고, 인덱스 수가 성능에 미치는 영향도 확인했습니다.

#Amazon RDS for PostgreSQL#PostgreSQL

48005분

2026년 1월 30일

아키텍처

Prompt Engineering 이후의 시대 : 프롬프트 중심 설계는 왜 한계에 도달했고, 무엇이 그것을 대체하는가

프롬프트 중심 설계가 왜 한계에 도달했는지 설명하고, 의도·정책·관측 기반 아키텍처로의 전환을 제안했습니다. 프롬프트는 주인공이 아니라 시스템이 생성하는 결과물로 다뤄야 한다고 강조했습니다.

#LLM#prompt

104005분

2026년 1월 30일

Agentic AI: 판단을 돕는 새로운 AI 활용 방식 – AI는 어떻게 도구를 활용하는가

Agentic AI는 도구를 많이 연결하는 것보다 역할과 흐름을 잘 설계하는 것이 중요했습니다. LLM, Tool, 사람의 책임을 분리한 통제된 Workflow가 효율과 안정성을 높였습니다.

마케팅 문구 클릭률을 올리는 6가지 원칙

과장 없이도 클릭률을 높이는 마케팅 문구 원칙 6가지를 정리했습니다. 하나의 핵심, 확실한 보상, 구체적 표현이 중요합니다.

2025 프론트엔드 뉴스 한 방에 몰아보기

151005분

Agentic AI로 구현하는 대화형 대기오염·기후변화 예측 애플리케이션 구축

2026년 1월 30일

Agentic AI로 구현하는 대화형 대기오염·기후변화 예측 애플리케이션 구축

복잡한 대기오염 시뮬레이션 대시보드를 Agentic AI와 자연어 제어 중심으로 재구성했습니다. Amazon Bedrock과 Q Developer를 활용해 개발 효율과 사용자 편의성을 크게 높였습니다.

카카오 AI 앰배서더 ‘KANANA 429 앰배서더’를 신규 모집합니다.

40005분

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#개발자#노트북#컴퓨터

2026년 1월 29일

기타

[트렌드분석] 데이터센터 자산 전쟁 : 투자 자본이 몰리는 AI 인프라의 현재와 미래

AI 인프라 수요 확대로 데이터센터가 GPU 기반 자산으로 재편되는 흐름을 정리했습니다. 전력, 냉각, PPA, ESS가 수익률을 좌우하는 핵심 변수로 제시했습니다.

#AI인프라#GPU

30005분

2026년 1월 29일

업무 생산성 향상을 위한 Agentic RAG 기반 서비스

삼성리서치의 Agentic RAG 기반 보고서 작성 서비스 ‘DeepDive’의 아키텍처와 고도화 과정을 소개했습니다. 긴 문서에서 핵심을 빠르게 추출해 업무 생산성을 높이는 방향을 다뤘습니다.

연말 모드 ON, R&D Center 집합

R&D Center 2025 연말 파티의 준비 과정과 현장 분위기를 소개했습니다. TF 협업으로 구성원들이 편하게 즐기는 연말 행사를 만들었습니다.

#문화#회의

70005분

2026년 1월 29일

[클로바 스튜디오 Cookbook] LLM을 위한 PDF-to-Markdown 문서 전처리 가이드

RAG 성능을 높이기 위한 PDF-to-Markdown 전처리 가이드를 소개했습니다. 문서 구조를 정제해 LLM 친화적인 입력을 만드는 방법을 다뤘습니다.

#LLM#RAG

4005분