AI 데이터 분석가 ‘물어보새’ 등장 – 1부. RAG와 Text-To-SQL 활용
사내 데이터 활용 어려움을 해결하기 위해 AI 데이터 분석가 ‘물어보새’를 개발한 과정을 소개했습니다. RAG, Text-to-SQL, LLMOps를 결합해 쿼리 생성과 해설, 검증 기능을 고도화했습니다.
#LLM#RAG
36005분
필터 1
MLOps Community 오프라인 밋업을 준비하는 개발자의 기쁨과 슬픔
MLOps Community Seoul 오프라인 밋업을 준비한 organizer의 회고를 담았습니다.\nLLM 시대에 커뮤니티와 MLOps가 왜 중요한지, 행사 운영의 기쁨과 어려움을 함께 풀어냈습니다.
#MLOps#LLM
37005분
당근에서 LLM 활용하기
당근에서 LLM을 어떻게 활용하는지 서비스 사례와 운영 방법을 소개했습니다. 또한 프로덕션 적용을 위한 파이프라인, 모델 선택, 프롬프트 엔지니어링 원칙을 정리했습니다.
#LLM#RAG
118005분
미래 교실을 만드는 콴다의 AI 기술
콴다는 AI 디지털 교과서를 위해 OCR, 문제 분류, 해설 생성, 성취도 분석 기술을 결합했습니다. 이를 통해 학생별 맞춤형 학습과 교육 격차 해소를 목표로 했습니다.
#OCR#LLM
43005분
Langchain을 통한 개인블로그 RAG 프로젝트
개인 블로그 기록을 RAG 데이터로 활용해 Streamlit과 LangChain으로 LLM 애플리케이션을 만들었습니다.\n운영 지표, 벡터 DB 연동, 개별 파일 업데이트 최적화까지 직접 겪은 고민을 정리했습니다.
#RAG#Langchain
20005분
LangChain: LLM 서비스를 어떻게 개발할 수 있을까?
LangChain을 활용해 LLM 애플리케이션을 만드는 방법을 소개했습니다. 또한 LangSmith, Retrieval, Agent, 서빙까지 개발 흐름을 예제로 정리했습니다.
#LangChain#LLM
27005분
문제 생성 AI 서비스 Quizium, 브라질 출장에서 100명의 현지 교사들에게 소개하며
브라질 파라나주에서 Quizium을 100명의 교사들에게 소개하고 시연했습니다. 현지 피드백을 바탕으로 제품 개선과 글로벌 교육 혁신 방향을 점검했습니다.
#LLM#RAG
16005분
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#개발자#노트북#컴퓨터