카뱅의 아이디어뱅커를 찾아서: BANKERTHON 2025 이야기
카카오뱅크 첫 사내 해커톤 BANKERTHON 2025의 기획과 운영 과정을 소개했습니다.\nFA 팀 매칭, IP 검토, AI 교육으로 참가 장벽을 낮추고 협업을 촉진했습니다.
#문화#세미나
44005분
필터 1
데이터 지옥과 AI 천국을 오가는 여정
데이터가 AI의 기반이라는 점을 프로젝트 경험을 바탕으로 정리했습니다. 메타스토어, 중간지 DB, RAG와 Memory를 통한 실험과 앞으로의 방향도 소개했습니다.
#data#LLM
77005분
RAG 시대, Vector DB 비교 가이드: Vespa vs Milvus vs Qdrant
RAG 구현에 필요한 벡터 DB로 Vespa, Milvus, Qdrant를 설치·사용성·성능 기준으로 비교했습니다. 프로젝트 규모와 검색 요구사항에 따라 적합한 선택지를 정리했습니다.
#RAG#Vector DB
165005분
RAG와 리랭커(Reranker): 검색 모델과 LLM의 상호작용
RAG에서 리랭커가 필요한 이유와 역할을 설명했습니다. 기존 방식과 LLM 기반 리랭킹, 적용 시 한계와 보완 방법도 함께 정리했습니다.
#RAG#LLM
79005분
Amazon Bedrock기반에서 Contextual Retrieval 활용한 검색 성능 향상 및 실용적 구성 방안
Amazon Bedrock에서 Contextual Retrieval로 RAG 검색 정확도를 높이는 방법을 설명했습니다. 전처리 컨텍스트 생성, 하이브리드 검색, 리랭킹, 프롬프트 캐싱까지 실무 구성을 함께 다뤘습니다.
#RAG#Amazon Bedrock
78005분
Amazon Bedrock과 AWS Config를 활용한 규제 요구사항 자동 매핑 도우미 – Part 1.
Amazon Bedrock과 AWS Config로 규제 요구사항을 규칙에 자동 매핑하는 도구를 소개했습니다. 수동 관리의 한계를 줄이기 위한 프롬프트 설계와 운영 포인트도 함께 설명했습니다.
#Amazon Bedrock#AWS Config
67005분
Amazon Bedrock을 활용한 연말정산 업무 효율화: 메타넷사스의 MetaPay가 전년대비 생산성을 3.8배 향상한 사례
Amazon Bedrock과 Claude 3 Haiku로 연말정산 Q&A 챗봇을 구축해 문의 대응을 개선했습니다.\n구조화 데이터와 프롬프트 최적화를 통해 직접 문의를 약 40% 줄이고 생산성을 높였습니다.
#Amazon Bedrock#생성형 AI
78005분
기술블로그를 책으로, “요즘 우아한 AI 개발” 출간!
우아한형제들 기술블로그를 엮은 두 번째 책 “요즘 우아한 AI 개발”을 소개했습니다. AI·데이터·로봇의 실무 적용 사례와 구성 내용을 함께 담았습니다.
#LLM#RAG
138005분
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#개발자#노트북#컴퓨터
에이전트 내 자연어 검색 품질 향상 기법 : Entity RAG, Knowledge-aware retrieval
자연어 검색 에이전트의 품질을 높이기 위해 Entity RAG와 Knowledge-aware retrieval을 적용한 사례를 소개했습니다. 신규 개체 인식과 테마 질의 대응 성능이 개선되었고, 향후 적용 범위 확대도 제시했습니다.
#LLM#RAG
37005분
AI Agent 개발의 핵심: RAG와 LangChain, LangGraph 비교 분석
RAG와 LangChain, LangGraph의 역할과 구조를 비교해 AI Agent 개발 관점을 정리했습니다. 빠른 개발에는 LangChain, 복잡한 워크플로우에는 LangGraph가 적합하다고 설명했습니다.
#LLM#RAG
63005분
비정형 데이터! Amazon Bedrock으로 제대로 활용하기
Amazon Bedrock의 비정형 데이터 처리 기능과 활용 사례를 정리했습니다. 멀티모달 처리와 GraphRAG로 RAG 품질을 높이는 방법을 소개했습니다.
#AWS#Amazon Bedrock
40005분
GPT를 활용한 카탈로그 아이템 생성
배달의민족은 GPT와 RAG를 활용해 상품 카탈로그 속성값 생성 자동화를 시도했습니다. 평가 모델을 보완해 작업 효율을 높이고 정확도도 개선했습니다.
#GPT#RAG
37005분