

프롬프트 튜닝 100시간 vs DSPy 30분, 당신의 선택은?
DSPy를 활용한 프롬프트 최적화와 자동화 방법을 소개했습니다. 반복 평가와 비교 실험을 코드로 줄여 LLM 품질 관리에 적용할 수 있었습니다.


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자동차 소프트웨어 요구사항이 방대해지면서 테스트 케이스 생성과 검증의 부담이 커졌습니다. 생성형 AI와 VEW를 결합해 분류와 테스트 케이스 생성을 자동화하고, 인간 검토를 거쳐 정확도를 유지했습니다.


RAG 파이프라인과 CoT 프롬프팅으로 최종 답변만 추출하는 예시를 설명했습니다. LangChain 체인, 프롬프트 설계, 출력 파서 구성과 복합 질의 처리 흐름을 다뤘습니다.
![[LLM 기반 대화형 Agent 기획] 거친 생각과 불완전한 발화에 대처하는 우리의 자세](https://devocean.sk.com/thumnail/2025/8/12/d94814f89a09101af8dcca6a956809ba647bf098e7d1ba8fb660dc3aa2244cd9.png)

LLM 기반 대화형 Agent에서 불완전한 사용자 발화를 어떻게 해석하고 보완할지 다뤘습니다. Clarification과 슬롯 보완을 통해 대화 흐름을 유도하는 기획 관점을 제시했습니다.


카카오게임즈가 Amazon Bedrock으로 실시간 게임 채팅 번역 시스템을 구축한 사례를 소개했습니다. 프롬프트 중심 구조와 캐싱, 모니터링으로 저지연과 운영 효율을 확보했습니다.


제품 개발 과정의 정보 파편화와 동기화 비용을 줄이기 위해 AI 가상 구성원을 도입한 사례를 소개했습니다. LLM을 맥락 연결과 번역의 허브로 활용해 협업 문화와 실행력을 높이는 방향을 제시했습니다.

프런트엔드와 AI 중심의 2025년 8월 기술 소식을 모아 소개했습니다. 컨퍼런스, 튜토리얼, 도구, 읽을거리를 한눈에 볼 수 있습니다.
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LY Corporation 사내 해커톤 Hack Day 2025 참가 후기를 전했습니다. 자유 주제 개발과 90초 발표, 글로벌 네트워킹과 AI 기반 프로덕트 경험을 공유했습니다.


프롬프트 인젝션의 원리와 다양한 공격 유형을 정리하고, 실제 사례를 통해 LLM 보안 위험을 설명했습니다.또한 프롬프트 분리, 권한 통제, 가드레일 등 다층 방어 전략을 제안했습니다.


프롬프트 인젝션의 원리와 다양한 공격 유형, 실제 사례를 통해 LLM 보안 위협을 정리했습니다. 다층 방어 전략과 운영·아키텍처 차원의 대응 방향도 함께 제시했습니다.


콴다는 문제 풀이 중심 앱을 멀티 에이전트 기반 학습 어시스턴트로 재설계했습니다. 채팅과 Agent를 분리하고 Plan-and-Execute, Artifact 구조로 확장성과 안정성을 높였습니다.


포스타입 기술팀이 AI 코드 리뷰 도구 CodeRabbit을 도입한 배경과 사용 경험을 공유했습니다. 기술적 오류 탐지와 셀프 리뷰에는 유용했지만, 비즈니스 맥락과 리뷰 시간 단축에는 한계가 있었습니다.