[AI-Native AFINIT] 한 명의 PM이 더 큰 임팩트를 만드는 방식: 재현 가능한 AI 워크플로우의 힘
PM 반복 업무를 재현 가능한 AI 워크플로우로 정리한 사례를 소개했습니다. 데이터 검증, 승인, 산출물 연결까지 포함해 조직 지식으로 축적하는 방법을 설명했습니다.
#LLM#Cursor
5005분
필터 1
![[리뷰] 책상 위의 데이터센터, Dell Pro Max GB10 AI 워크스테이션 실사용기](https://img1.daumcdn.net/thumb/R800x0/?scode=mtistory2&fname=https%3A%2F%2Fblog.kakaocdn.net%2Fdna%2FVpb2w%2FdJMcahRQ7Rq%2FAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAG9UbWItZyfigZY24DSGpvWtN_q1c-yka3cot5S54aXK%2Fimg.png%3Fcredential%3DyqXZFxpELC7KVnFOS48ylbz2pIh7yKj8%26expires%3D1780239599%26allow_ip%3D%26allow_referer%3D%26signature%3De1T0soDRcdvCiS8lWCRl1ZDBayQ%253D)
[리뷰] 책상 위의 데이터센터, Dell Pro Max GB10 AI 워크스테이션 실사용기
Dell Pro Max GB10 AI 워크스테이션의 구조와 실사용 성능을 검증한 리뷰였습니다. 로컬에서 70B급 모델을 빠르게 돌릴 수 있는 통합 메모리 기반 AI 노드로 소개했습니다.
#LLM#Docker
90005분
테크블로그 글 템플릿 1
생성형 AI가 개발 생산성과 학습 속도를 크게 높이는 실무 도구로 소개되었습니다. 다만 할루시네이션과 보안 문제를 막기 위해 인간 검증과 가이드라인이 필요합니다.
#LLM#prompt
140005분
2025 TAM CONNECT: 카카오페이 x 토스, 기술지원의 미래를 함께 그리다
카카오페이와 토스의 TAM 담당자들이 처음 만나 기술지원의 고민과 운영 방식을 공유했습니다.\n리더십, 자동화, 백업 시스템 등 실무 인사이트와 연대감을 나눈 교류 행사였습니다.
#카카오페이#토스
23005분
GraphRAG Toolkit으로 지식 그래프 인덱싱하기
GraphRAG Toolkit으로 지식 그래프 기반 인덱싱 과정을 소개했습니다. 기존 RAG의 한계를 보완하는 어휘 그래프 구조와 추출·구축 흐름도 함께 설명했습니다.
#GraphRAG#지식 그래프
58005분
음성 AI 모델을 프로덕션에 올리기까지: Kanana-O 서빙 최적화 여정
음성 AI 모델 Kanana-O를 프로덕션에 올리기 위한 서빙 최적화 여정을 다루는 글입니다. 발췌에는 모델 개요만 있어 세부 내용은 확인되지 않았습니다.
#LLM#모니터링
59005분
AI 코딩 도구 ROI를 정확히 측정하는 4가지 핵심 지표
AI 코딩 도구의 ROI를 비용과 품질 지표로 나눠 측정하는 방법을 정리했습니다. 각 지표의 의미와 한계를 함께 살펴보며 정확한 판단 기준을 제안했습니다.
#LLM#비용
96005분
키다리스튜디오의 QA 테스트 케이스 생성 자동화 — Amazon Bedrock과 LangGraph 활용 사례
키다리스튜디오는 Amazon Bedrock과 LangGraph로 QA 테스트 케이스 생성 자동화를 구현했습니다. 수 시간 걸리던 작업을 분 단위로 줄이고, 멀티 에이전트와 Human-in-the-Loop로 품질을 보완했습니다.
#Amazon Bedrock#LangGraph
75005분
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#개발자#노트북#컴퓨터
![[AI활용] kt cloud AI Foundry로 AI 서비스 구축 흐름 한 번에 살펴보기](https://img1.daumcdn.net/thumb/R800x0/?scode=mtistory2&fname=https%3A%2F%2Fblog.kakaocdn.net%2Fdna%2Fop5Sy%2FdJMcacQtHtr%2FAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAABgxw8nkuR3lbpXVBODKISCYi0XSmvsggVybGjRGmNyP%2Fimg.png%3Fcredential%3DyqXZFxpELC7KVnFOS48ylbz2pIh7yKj8%26expires%3D1780239599%26allow_ip%3D%26allow_referer%3D%26signature%3Dl8eDNm%252BBRs1S4ihrixnIEULLLJg%253D)
[AI활용] kt cloud AI Foundry로 AI 서비스 구축 흐름 한 번에 살펴보기
kt cloud AI Foundry로 AI 서비스 구축 과정을 5단계로 정리했습니다. RAG, 가드레일, API 통합과 운영 고도화 흐름을 사례와 함께 소개했습니다.
#LLM#RAG
76005분
LLM의 환각을 잠재울 지식의 지도, ‘온톨로지(Ontology)’
온톨로지를 LLM 환각 완화용 지식 구조로 설명하고 RAG와의 차이를 정리했습니다. Graph RAG와 AWS 서비스 조합으로 하이브리드 활용 방안도 소개했습니다.
#LLM#RAG
129005분
캐릭터톡 출시기 1부
포스타입이 캐릭터톡 출시를 앞두고 4일간의 TF와 PoC로 사업 가능성을 검증했습니다.\n시스템 프롬프트, 모델 선택, 비용과 품질 점검을 통해 출시 수준의 페르소나 챗을 만들었습니다.
#LLM#Claude
47005분
AI 시대에 인증 과제를 해결할 차세대 표준 후보, ID-JAG
AI 에이전트의 API 접근 문제를 풀 후보로 ID-JAG를 소개했습니다. 기업 IdP 중심의 중앙 정책과 감사 추적, 운영 시 주의점까지 정리했습니다.
#LLM#MCP
48005분