RAG 2.0 보안 – Microsoft·Meta의 전략, QueryPie가 연결한다
RAG 2.0 보안을 실행 흐름 제어 관점에서 설명하고, Microsoft·Meta·QueryPie의 정책 적용 구조를 비교했습니다. 프롬프트 삽입 전 세션·메타데이터 기반 평가와 감사 추적의 중요성을 강조했습니다.
#RAG#MCP
23005분
필터 1
AI EXPO KOREA 2025 참가 후기
교보DTS가 AI EXPO KOREA 2025에서 생성형 AI 플랫폼과 보안 솔루션을 소개한 참가 후기를 공유했습니다. 실제 고객 환경에 적용 가능한 AI 솔루션과 협업 가능성을 확인했습니다.
#LLM#RAG
64005분
MCP를 통한 지식 그래프와 LLM 연동
MCP와 지식 그래프를 결합해 LLM이 외부 구조화 지식을 활용하는 방법을 설명했습니다. Think-on-Graph를 통해 그래프 탐색 기반 추론 흐름도 소개했습니다.
#MCP#지식 그래프
76005분
NLWeb x MCP : Agentic Web의 서막
Microsoft의 NLWeb과 MCP를 소개하며 웹사이트를 자연어 대화형 AI 앱으로 바꾸는 개방형 구조를 설명했습니다. 벡터 검색과 LLM, MCP를 통해 웹 콘텐츠를 표준화된 방식으로 질의응답하는 흐름도 함께 다뤘습니다.
#MCP#LLM
36005분
문의 대응을 효율화하기 위한 RAG 기반 봇 도입하기
AWX 운영 문의를 줄이기 위해 RAG 기반 지원 봇을 도입한 사례를 소개했습니다. 사내 문서와 Slack 스레드를 벡터 검색해 1차 답변을 제공하고, 필요 시 관리자 호출로 넘기는 흐름을 구성했습니다.
#RAG#LLM
81005분
[Advanced AI] RAG 시스템에서의 명사구 충돌 문제와 해결방안
RAG 시스템의 환각 원인으로 명사구 충돌을 설명하고, 이를 줄이기 위한 전처리와 쿼리 분할 방안을 소개했습니다. 기업 문서 특성에 맞춘 데이터 사전처리로 정확도를 높일 수 있다고 정리했습니다.
#RAG#LLM
3005분
생성형 AI와 금융의 만남, 대출 음성 상담 챗봇 서비스
비대면 금융의 개인화 부족을 해결하기 위해 AI 대출 음성 상담 챗봇을 개발했습니다. 합성 데이터와 RAG, AWS AI 서비스를 결합해 실시간 상담과 추천 흐름을 구현했습니다.
#AWS#RAG
91005분
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#개발자#노트북#컴퓨터
기억하는 AI : Agentic Memory 그리고 A-MEN
자율 에이전트에서 Agentic Memory가 장기 기억 역할을 하며 개인화 응답을 돕는 방식을 설명했습니다. A-MEM의 구조화된 노트, 링크, 검색 흐름도 함께 소개했습니다.
#LLM#agent
92005분
생성과 검색의 하모니: RAG로 더 똑똑한 AI 만들기
RAG는 외부 문서를 검색해 LLM 답변에 반영하는 방식으로, 최신성 부족과 환각 문제를 보완했습니다. 실전 적용 시에는 데이터 품질, 검색 성능, 지연 시간, 보안까지 함께 고려해야 했습니다.
#RAG#LLM
134005분
Model Context Protocol: 데이터를 넘어 행동으로
LLM의 한계를 보완하기 위해 MCP로 외부 서비스와 데이터에 표준화된 접근을 연결했습니다.여행 검색부터 예약·결제까지 이어지는 행동형 AI 에이전트 구현 사례를 소개했습니다.
#MCP#LLM
13005분
제 2회 카카오페이 해커톤, 2025 카페톤 뜨거운 현장 이야기
카카오페이 사내 해커톤 2025 카페톤의 오프라인 진행 과정과 현장 분위기를 소개했습니다. AWS Generative AI 활용, 부스 투어 심사, 최종 수상작과 운영 회고까지 함께 다뤘습니다.
#AWS#LLM
96005분
성과 내는 조직은 AI 전략을 ‘이렇게’ 시작합니다 📈 (AI도입 체크리스트)
AI 도입은 단순한 도입보다 조직 구조와 운영 설계가 중요하다고 정리했습니다. 멀티 에이전트, RAG, 컨트롤타워를 핵심 조건으로 제시했습니다.
#LLM#RAG
62005분