[클로바 시선 #45] 인공지능 시대의 게임체인저: AI 반도체
AI 서비스가 자연스럽게 받아들여지려면 빠르고 안정적인 동작이 중요하다고 설명했습니다. 대규모 연산을 효율적으로 처리하는 AI 반도체의 역할을 소개했습니다.
#LLM
4005분
필터 1
AI 기반 계약 검토 자동화와 마이리얼트립 서비스정책실의 선택
계약 검토의 병목을 판단이 아닌 사실 확인에서 찾고, AI로 반복 작업을 구조화했습니다. 사람은 판단에 집중하고 기술은 준비 작업을 맡는 방식으로 검토 흐름을 재설계했습니다.
#LLM#자동화
107005분
팀 내 전처리 프레임워크 dagster 도입기
문서 전처리 파이프라인의 리소스 경합과 디버깅 어려움을 해결하기 위해 dagster를 도입했습니다. K8sRunLauncher와 코드 로케이션 분리로 안정성과 운영 효율을 높인 사례를 공유했습니다.
#Dagster#RAG
0005분
팀 내 전처리 프레임워크 dagster 도입기
문서 전처리 파이프라인의 리소스 경합과 디버깅 어려움을 해결하기 위해 dagster를 도입했습니다. 파드 격리와 대시보드 관측성으로 안정성과 운영 효율을 높였습니다.
#Dagster#RAG
6005분
Prompt Engineering 이후의 시대 : 프롬프트 중심 설계는 왜 한계에 도달했고, 무엇이 그것을 대체하는가
프롬프트 중심 설계가 왜 한계에 도달했는지 설명하고, 의도·정책·관측 기반 아키텍처로의 전환을 제안했습니다. 프롬프트는 주인공이 아니라 시스템이 생성하는 결과물로 다뤄야 한다고 강조했습니다.
#LLM#prompt
104005분
Agentic AI: 판단을 돕는 새로운 AI 활용 방식 – AI는 어떻게 도구를 활용하는가
Agentic AI는 도구를 많이 연결하는 것보다 역할과 흐름을 잘 설계하는 것이 중요했습니다. LLM, Tool, 사람의 책임을 분리한 통제된 Workflow가 효율과 안정성을 높였습니다.
#LLM#Agentic AI
61005분
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#개발자#노트북#컴퓨터
Agentic AI로 구현하는 대화형 대기오염·기후변화 예측 애플리케이션 구축
복잡한 대기오염 시뮬레이션 대시보드를 Agentic AI와 자연어 제어 중심으로 재구성했습니다. Amazon Bedrock과 Q Developer를 활용해 개발 효율과 사용자 편의성을 크게 높였습니다.
#LLM#Agentic AI
36005분
업무 생산성 향상을 위한 Agentic RAG 기반 서비스
삼성리서치의 Agentic RAG 기반 보고서 작성 서비스 ‘DeepDive’의 아키텍처와 고도화 과정을 소개했습니다. 긴 문서에서 핵심을 빠르게 추출해 업무 생산성을 높이는 방향을 다뤘습니다.
#RAG#LLM
4005분
[클로바 스튜디오 Cookbook] LLM을 위한 PDF-to-Markdown 문서 전처리 가이드
RAG 성능을 높이기 위한 PDF-to-Markdown 전처리 가이드를 소개했습니다. 문서 구조를 정제해 LLM 친화적인 입력을 만드는 방법을 다뤘습니다.
#LLM#RAG
4005분
AWS Kiro vs Cursor 장단점 비교: 개발 조직에 적합한 AI 도구는?
Cursor는 빠른 코드 생성이 필요한 개인 개발자와 스타트업에 적합합니다. Kiro는 스펙 기반 협업과 표준화가 중요한 개발 조직에 적합합니다.
#AWS#Cursor
140005분
Android On-Device AI: Gemini Nano와 ML Kit로 만든 2025 해커톤 프로젝트
Android 온디바이스 AI를 해커톤 프로젝트에 적용한 사례를 소개했습니다. GenAI API와 ML Kit 번역으로 로컬 처리, 이미지 설명, 재작성, 요약, 번역을 실험했습니다.
#Android#LLM
35005분
2026 콘진원 문화체육관광 연구개발사업 READY PACK
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#cloud#LLM
4005분