RAG 시스템을 위한 문서 전처리 가이드: AI가 이해하기 쉬운 형태로 만들기
RAG 시스템에서 문서 전처리가 검색 정확도를 좌우한다는 점을 설명했습니다. HTML, PDF, Excel, 이미지별로 적절한 정제와 로더 선택 방법을 정리했습니다.
#RAG#LLM
120005분
필터 1
AI 에이전트의 진화: 프롬프트에서 컨텍스트 엔지니어링까지 (ACE를 곁들인)
AI 에이전트 성능이 프롬프트 중심에서 컨텍스트 엔지니어링 중심으로 이동하는 흐름을 정리했습니다. ACE의 구조와 델타 업데이트 방식으로 컨텍스트 붕괴를 줄이는 접근을 소개했습니다.
#LLM#prompt
62005분
AI 데이터 분석가 ‘물어보새’ 그 다음 – 3부. Agent로 더 넓고 깊은 지식 공유하기
물어보새를 사내 지식과 업무를 아우르는 멀티 에이전트 서비스로 확장한 과정을 소개했습니다. 지식 확장, 메모리, Tracing, ReAct로 검색과 맥락 유지, 자율 실행을 강화했습니다.
#LLM#RAG
50005분
Google Opal로 반복 업무 자동화하기 \:\ 자연어 한 줄로 완성하는 AI 앱
Google Opal은 자연어 한 줄로 AI 앱과 워크플로를 만드는 노코드 플랫폼입니다. 반복 업무 자동화와 빠른 프로토타입에 유용하지만, 프로덕션과 보안 환경에서는 제약이 있습니다.
#Google Opal#LLM
93005분
요즘에는 AI로 코딩을 이렇게 한다고? (Dev Ground 2025 세미나 후기)
Dev Ground 2025 세미나에서 AI 코딩의 실무 활용법을 정리했습니다. LLM 컨텍스트 관리와 설계, 지침 파일과 Commands 활용이 핵심이었습니다.
#LLM#Cursor
96005분
AI서비스기획자를 위한 LLM 활용 방법과 에이닷 적용 사례
LLM 활용 방식별 특징과 장단점을 기획자 관점에서 정리한 글입니다. 에이닷 적용 사례를 통해 서비스에 맞는 LLM 선택과 구조 설계의 중요성을 설명했습니다.
#LLM#프롬프트 엔지니어링
85005분
주니어 개발자에게 AI 도구는 독일까 득일까
AI 코딩 도구는 생산성과 학습 보조에 도움이 되지만, 주니어에게는 기본기 저하와 과의존 위험도 있습니다. 단계적으로 활용하고 반드시 검증하는 가이드라인이 필요합니다.
#LLM#GitHub
177005분
WWDC25: Liquid Glass와 Foundation Models로 본 애플의 미래
WWDC25에서 애플의 Liquid Glass UI와 Foundation Models framework를 중심으로 미래 방향을 살펴보았습니다. 온디바이스 AI와 새로운 인터랙션 패러다임이 iOS 생태계에 가져올 변화를 정리했습니다.
#iOS#UI/UX
18005분
Velopers 추천광고
쿠팡 파트너스
개발자를 위한 인기 상품을 확인해 보세요
이 게시물은 쿠팡 파트너스 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액의 수수료를 제공받습니다.
#개발자#노트북#컴퓨터
상담사향 TTS 만들기
상담사처럼 발화하는 TTS를 만들기 위해 한국어 적응, 단일 화자 미세조정, GRPO, DPO를 단계적으로 적용했습니다. 명료도와 상담사향 프로소디를 함께 개선하며 실제 전화 상담에 맞는 음성을 추구했습니다.
#TTS#LLM
2005분
상담사향 TTS 만들기
상담사처럼 말하는 한국어 TTS를 만들기 위해 데이터 학습, 명료도 개선, 선호도 기반 후학습을 단계적으로 적용했습니다. GRPO와 DPO로 상담사향 프로소디와 화자 일관성을 높인 과정을 소개했습니다.
#TTS#LLM
8005분
TabbyML: 완전한 온프레미스 AI 코드 어시스턴트
TabbyML은 온프레미스에서 동작하는 AI 코드 어시스턴트로, 조직 내부 데이터를 유지하면서 개발 지원 기능을 제공합니다. 보안이 중요한 환경에 적합하지만 복잡한 작업에서는 제안 품질이 제한될 수 있습니다.
#LLM#Docker
48005분
AI 에이전트와 함께하는 개발
AI 에이전트를 실제 개발 과정에 활용한 경험과 한계를 정리했습니다. 작은 작업부터 시작하고 맥락 문서화를 통해 활용도를 높이려는 방향을 제안했습니다.
#LLM#Kotlin
24005분