요기요는 어떻게 AI 챗봇으로 IT/HR 업무를 자동화했을까?
요기요는 사내 AI 챗봇 ‘조리’로 반복적인 IT/HR 문의와 일부 업무를 자동화했습니다. Slack 기반 멀티에이전트 구조와 외부 시스템 연동으로 응답과 액션을 함께 처리했습니다.
#LLM#RAG
129005분
필터 1
고급 프롬프트 엔지니어링으로 GPT 앱을 만들어보자!
프롬프트 엔지니어링 기법을 조합해 GPT 앱을 만드는 방법을 소개했습니다. 연구기획서 자동 생성 예시로 역할 지정과 Tree of Thoughts 활용 흐름을 설명했습니다.
#LLM#prompt
72005분
GS리테일의 Amazon Bedrock을 활용한 AI 와인 라벨 이미지 검색 서비스 구축
GS리테일은 Amazon Bedrock으로 와인 라벨 이미지 검색 서비스를 구축했습니다. Claude와 멀티모달 임베딩, Elasticsearch를 결합해 다국어 라벨 검색 품질을 높였습니다.
#Amazon Bedrock#LLM
54005분
생성형 AI의 품질 실험: 잘 만든 데이터인가, 그럴듯해 보일 뿐인가
생성형 AI 합성 데이터의 개념과 활용 가능성을 논문, 도구, 사례를 통해 살펴보았습니다. 아직 한계는 있지만 품질 검증과 테스트 자동화 측면의 가능성도 함께 확인했습니다.
#LLM#Synthetic Data
39005분
Think-fusion 의 여러가지 방식 (feat. DeepSeek-V3.1, GPT-5)
2025년 LLM의 Reasoning 흐름 속에서 Think-fusion의 구현 방식과 한계를 정리했습니다. GPT-5와 Qwen3 사례를 통해 모델 분리의 필요성과 효율성도 함께 살펴봤습니다.
#LLM#Reasoning
54005분
NVIDIA Jetson Thor 리뷰 및 개봉기
NVIDIA Jetson Thor의 주요 사양과 Orin 대비 성능 향상을 리뷰하고 개봉기를 함께 소개했습니다. 로봇과 생성형 AI용 고성능 엣지 보드의 활용 가능성을 정리했습니다.
#NVIDIA Jetson#LLM
44005분
Amazon Bedrock을 활용한 LG전자 소셜미디어 제품 트렌드 모니터링 시스템 구축 사례
LG전자가 Amazon Bedrock으로 소셜미디어 제품 트렌드 모니터링 시스템을 구축한 사례를 다뤘습니다. DeepEval 기반 평가와 모델 비교를 통해 정확도, 속도, 비용을 함께 검증했습니다.
#Amazon Bedrock#Claude
77005분
AI 시대, 요즘 테스트 – UI 에서 API 중심으로
AI 시대에는 UI 중심 테스트보다 API 중심 테스트와 시나리오 기반 검증이 중요해졌습니다. 핵심 플로우만 UI로 확인하고, 나머지는 자동화와 Observability로 품질을 보장해야 했습니다.
#test#API
107005분
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#개발자#노트북#컴퓨터
Visual Studio Code를 Cursor처럼? Amazon Q로 AI 코딩 환경 업그레이드하기
Visual Studio Code에서 Amazon Q와 MCP, Rule을 활용해 Cursor 같은 AI 코딩 환경을 구성하는 방법을 소개했습니다. 자동 승인과 메모리 뱅크로 사용성과 정확도를 함께 높이는 흐름을 설명했습니다.
#Visual Studio Code#Cursor
266005분
Text2SQL이 어려운 이유
Text2SQL이 왜 어려운지 명시적·암묵적 맥락, 사용자 의도, SQL 방언 차이 관점에서 정리했습니다. ERP 데이터 시각화 Agent 맥락에서 실무적으로 고려할 점도 함께 짚었습니다.
#LLM#RAG
108005분
AI 개발 시대, DevSecOps가 기본값인 이유
AI 생성 코드와 잦은 릴리즈로 보안 위험이 커지면서 DevSecOps가 기본값으로 주목받았습니다. 개발 초기부터 보안을 내재화하고 AI 기반 도구로 취약점 탐지와 대응 속도를 높이는 내용입니다.
#LLM#DevSecOps
19005분
AI 개발 시대, DevSecOps가 기본값인 이유
AI 생성 코드의 취약점과 보안 부채를 줄이기 위해 DevSecOps가 필수로 강조되었습니다.\nAI 기반 보안 도구와 휴먼 인 더 루프, 워크플로 정비가 핵심으로 제시되었습니다.
#LLM#DevSecOps
95005분