멀티턴에서 답변을 잘하는 Agent 만들기 - 쿼리 재작성(Query Rewriting)
멀티턴 RAG에서 맥락 손실로 생기는 검색 오류를 쿼리 재작성으로 줄이는 방법을 다뤘습니다. Step-Back, HyDE, Multi-Query와 적응형 라우팅으로 품질과 속도를 함께 조정했습니다.
#RAG#LLM
155005분
필터 1
뱅크샐러드에서 합법적으로 Vibe Coding 하는 법
뱅크샐러드 샐러드게임에서 운영자가 안전하게 규칙을 바꾸기 위해 DSL과 LLM을 결합한 방식을 소개했습니다. 한글 지원, 테스트 API, 이중 검토로 환각과 위험을 줄인 점이 핵심입니다.
#LLM#prompt
92005분
A2A 서비스 사용사례 및 고찰
A2A 프로토콜을 활용한 실무 사례와 동작 구조를 소개했습니다. 호스트 에이전트가 여러 리모트 에이전트를 호출해 결과를 종합하는 흐름을 설명했습니다.
#LLM#gRPC
83005분
AI 에이전트는 보안 취약점 관리를 어떻게 자동화할까? \:\ Claude Code, Opus Security, Cycode, DeepSource 사례
AI 에이전트를 활용한 취약점 관리 자동화 사례를 Claude Code, Opus Security, Cycode, DeepSource 중심으로 정리했습니다.자동화는 탐지와 수정 효율을 높이지만, 수동 검토와 병행해야 한다고 설명했습니다.
#LLM#GitHub Actions
20005분
3명의 개발팀이 만든 24시간 일하는 AI 동료
소규모 팀의 DBA 공백 문제를 AI 에이전트로 보완한 사례를 소개했습니다. MCP 도구와 사전 검증으로 안전성을 높이며 MAIA 플랫폼으로 확장했습니다.
#LLM#MCP
279005분
실시간 AI 스트리밍: WebSocket으로 완성하는 끊기지 않는 대화
실시간 AI 스트리밍에서는 모델 성능뿐 아니라 토큰 전달의 자연스러움이 중요하다고 설명했습니다. WebSocket, Lambda, DynamoDB를 활용한 연결 관리와 백프레셔, 순서 보장 방식을 정리했습니다.
#WebSocket#LLM
153005분
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#개발자#노트북#컴퓨터
［에이닷 4.0 QE 여정3］ LLM 품질 평가의 진화: SPeCTRA 2.0 톺아보기
에이닷 4.0 개편에 맞춰 SPeCTRA 2.0이 API 중심 Web 평가 도구로 진화했습니다. 내부 로그와 Memory까지 함께 검증해 품질 평가의 신뢰성과 속도를 높였습니다.
#LLM#API
45005분
오픈챗 메시지들로부터 트렌딩 키워드 추출하기
오픈챗 메시지에서 트렌딩 키워드를 뽑는 통계적 방법을 소개했습니다. 빈도 급증 탐지, 중복 제거, NPMI 필터, MMR 다양화로 품질을 높였습니다.
#MinHash#NPMI
107005분
AI 에이전트 솔루션 ABLE 도입 지원 이벤트
Amazon Bedrock 기반 AI Agent 솔루션 에이블의 AWS Marketplace 등록 소식입니다. 별도 설치 없이 클라우드에서 AI 에이전트를 생성·운영할 수 있고, 기업 데이터 벡터화와 지식 검색 기능을 제공합니다.
#AWS Marketplace#LLM
9005분
Kanana 언어모델에 추론 기능 붙여보기 (feat. Kanana-1.5)
Kanana 언어모델에 추론 기능을 붙이는 Kanana-1.5를 소개하는 글입니다. OpenAI o1 출시를 계기로 추론형 언어모델 흐름을 다룹니다.
#LLM#NLP
65005분
에이닷 개인화 경험을 위한 메모리 도입기
에이닷에 Agentic Memory를 도입해 대화를 구조화된 기억으로 저장하고 개인화 응답을 강화했습니다. 비동기 처리와 DSPy 최적화로 성능과 유지보수성도 함께 높였습니다.
#LLM#NLP
82005분
데이터 쌓기만 하면 뭐하나? ‘어떻게 볼지’를 모르는데 – LG전자의 Agentic AI 기반 인사이트 추출 시스템 개발기
LG전자 한국영업본부의 Agentic AI 기반 인사이트 추출 시스템 개발 사례를 소개했습니다. 데이터 접근성 개선과 분석 자동화를 통해 마케팅 업무 효율을 크게 높인 과정을 설명했습니다.
#Agentic AI#LLM
93005분