필터 1
엔카닷컴
AI

RAG 없이 20만 대 자동차와 실시간으로 대화하기 (2)

RAG 대신 내부 API를 직접 활용해 실시간 차량 정보를 전달하는 API 증강 생성 아키텍처를 소개했습니다. 병렬 호출, 캐싱, SSE 스트리밍으로 실시간성과 비용 효율을 함께 개선했습니다.

#RAG#LLM
142005분
SK플래닛
AI

휴먼의 'AI 학습'은 이렇게 #2: DeepLearning.ai (& pro)

DeepLearning.ai의 교육 구조와 Pro 구독, Short Course 중심 구성을 정리했습니다. 최신 AI·LLM·Agents 학습에 유용한 실무형 MOOC로 소개했습니다.

#LLM#ChatGPT
61005분
NOL
AI

NOL QA, 한계를 넘다 — 24시간 일하는 신입사원 ‘Q-pid’ 채용 스토리

QA 리소스 문의를 자동화하기 위해 Q-pid라는 AI 비서를 구축했습니다.\nJira 데이터와 프롬프트 엔지니어링으로 예측 가능한 답변과 운영 효율을 높였습니다.

#Python#Flask
76005분
E2E 자동화 리팩토링으로 만든 QA 시스템 (feat. 하루 30회 배포)
라포랩스
프론트엔드

E2E 자동화 리팩토링으로 만든 QA 시스템 (feat. 하루 30회 배포)

배포 속도가 빠른 환경에서 E2E 자동화를 전면 리팩토링해 품질 시스템을 재구성했습니다. 공통 인증, Locator 중앙화, AI 분석 대시보드로 하루 수십 회 배포에도 대응했습니다.

#Python#Playwright
30005분
라포랩스의 QA - 품질을 테스트하는 게 아니라 설계합니다.
라포랩스
AI

라포랩스의 QA - 품질을 테스트하는 게 아니라 설계합니다.

라포랩스 QA 팀이 품질을 검증이 아닌 설계의 관점에서 운영하는 방식을 소개했습니다. 기획 초기 참여, AI 기반 테스트 자동화, 비용 최적화 실험을 통해 품질 시스템을 고도화하고 있습니다.

#QA#자동화
25005분
무신사
백엔드

불편함에서 시작된 효율화: QA 리포트 자동화하기

29CM QE팀이 QA 데일리 리포트를 Slack Bot으로 자동화한 사례를 소개했습니다. Jira와 TestRail 연동, 입력 검증, 비동기 처리로 효율과 안정성을 높였습니다.

#Slack Bot#Slack API
25005분
불편함에서 시작된 효율화: QA 리포트 자동화하기
무신사
데브옵스

불편함에서 시작된 효율화: QA 리포트 자동화하기

QA 데일리 리포트를 Slack Bot으로 자동화해 작성과 공유 시간을 크게 줄였습니다. Jira와 TestRail API 연동, 입력 검증, 비동기 처리로 신뢰성과 안정성도 높였습니다.

#Slack#Jira API
88005분
Apache Airflow가 기여자 경험을 개선하는 법, Airflow Breeze Manager 에 대해 알아보기
데보션
데브옵스

Apache Airflow가 기여자 경험을 개선하는 법, Airflow Breeze Manager 에 대해 알아보기

Airflow Breeze Manager는 여러 브랜치를 병렬로 개발할 때 발생하는 포트 충돌과 환경 재구성을 줄이기 위해 소개되었습니다. 각 브랜치에 독립된 Breeze 환경을 자동으로 구성해 빠른 전환과 작업을 돕습니다.

#Python#Docker
47005분
카카오뱅크
기타

한 단계 성장을 위한 Shift Up, KodeRunner 2025 - 2편

카카오뱅크 기술 컨퍼런스 KodeRunner 2025의 현장과 주요 프로그램을 소개했습니다.\nAI 체험과 참여형 구성으로 기술 문화와 조직 교류의 의미를 강조했습니다.

#컨퍼런스#Python
15005분
5대 금융사를 품은 버즈베네핏의 백엔드 팀은 무슨 일을 할까요?
버즈빌
백엔드

5대 금융사를 품은 버즈베네핏의 백엔드 팀은 무슨 일을 할까요?

버즈베네핏 백엔드 팀이 데이터 중심 설계와 확장 가능한 파이프라인, 모니터링 체계를 어떻게 구축했는지 소개했습니다. Feature Flag와 실험 지원으로 제품 검증 속도를 높인 사례도 함께 다뤘습니다.

#Golang#Python
92005분
AI Agent 속도 최적화를 위한 Speculative Decoding
데보션
AI

AI Agent 속도 최적화를 위한 Speculative Decoding

Speculative Decoding으로 AI Agent의 응답 지연을 줄이는 원리를 설명했습니다. Small Model 예측과 Large Model 검증을 결합해 속도 개선 가능성을 제시했습니다.

#LLM#Speculative Decoding
39005분
서버가 UI를 제어하는 SDUI, KREAM 백엔드의 관리 전략
크림
아키텍처

서버가 UI를 제어하는 SDUI, KREAM 백엔드의 관리 전략

서버가 UI를 주도하는 SDUI로 KREAM의 배포 병목을 줄이고 실험 속도를 높인 사례를 소개했습니다. 또한 Builder 레이어를 더한 4-Layer Architecture와 내부 Generator로 유지보수성과 검증 효율을 개선했습니다.

#SDUI#Python
200005분