카카오게임즈의 Amazon Bedrock 기반 실시간 채팅 번역 구축
카카오게임즈가 Amazon Bedrock으로 실시간 게임 채팅 번역 시스템을 구축한 사례를 소개했습니다. 프롬프트 중심 구조와 캐싱, 모니터링으로 저지연과 운영 효율을 확보했습니다.
#AWS#Amazon Bedrock
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필터 1
“이 옷 뭐지?” 스냅 이미지를 AI로 검색해 본 6주간의 여정
스냅 이미지를 검색어로 활용하는 이미지·자연어 검색 PoC를 6주간 검증했습니다. 객체 탐지, 임베딩, 벡터 검색으로 유사 상품 추천과 스타일 검색 가능성을 확인했습니다.
#AWS#LLM
226005분
고수준의 문제해결에 집중하기 위해
제품 개발 과정의 정보 파편화와 동기화 비용을 줄이기 위해 AI 가상 구성원을 도입한 사례를 소개했습니다. LLM을 맥락 연결과 번역의 허브로 활용해 협업 문화와 실행력을 높이는 방향을 제시했습니다.
#LLM#prompt
13005분
수식없이 GPT(트랜스포머) 이해하기. 1편
GPT의 핵심 구조인 트랜스포머 디코더와 Self Attention 흐름을 수식 없이 설명했습니다. 입력 벡터화부터 다음 단어 예측까지의 과정을 단계별로 정리했습니다.
#LLM#Transformer
113005분
How Was the New QANDA Agent Built?
QANDA가 생성형 AI 시대에 맞춰 단일 문제풀이 앱에서 멀티 에이전트 학습 플랫폼으로 재설계되었습니다. 또한 Plan-and-Execute, Artifact, LangGraph 기반 구조로 의도 분류와 상태 관리를 안정화했습니다.
#LLM#Agent
60005분
초개인화 Shopping Agent 만들기: Amazon Bedrock AgentCore Memory와 Custom Memory 활용법
Amazon Bedrock AgentCore Memory와 Custom Memory로 쇼핑 에이전트의 개인화 추천을 구현한 사례를 소개했습니다. 긴 대화 전체보다 중요한 정보만 메모리로 구조화해 더 적은 토큰으로 높은 추천 품질을 얻는 방법을 설명했습니다.
#Amazon Bedrock#OpenSearch
77005분
Amazon Bedrock을 활용한 (주)레듀텍의 독서 교육 콘텐츠 생성 자동화 시스템 구축
Amazon Bedrock과 AWS Lambda로 독서 문항 초안 생성 과정을 자동화한 사례입니다. 프롬프트 관리와 캐싱, 병렬 처리를 통해 비용과 작업 시간을 줄였습니다.
#Amazon Bedrock#LLM
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#개발자#노트북#컴퓨터
EMNLP24 늦은 후기 2탄: CC 데이터로 LLM 사전학습 데이터셋을 만들어본 경험 및 NVIDIA 논문 리뷰
웹 크롤링 데이터로 LLM 사전학습 데이터셋을 만든 경험과 어려움을 정리했습니다. NVIDIA EMNLP 2024 논문을 통해 품질 필터링과 중복 제거 전략을 체계적으로 살펴봤습니다.
#LLM#PySpark
52005분
![[AWS Summit 2025] 생성형 AI 기반으로 스마트 인사이트 구현](https://tech.cloud.nongshim.co.kr/wp-content/uploads/amzonq250805.jpg)
[AWS Summit 2025] 생성형 AI 기반으로 스마트 인사이트 구현
AWS Summit 2025에서 Amazon Q in Quicksight와 Amazon Q Business 활용 사례를 소개했습니다.\n자연어 기반 분석과 사내 질의 응답으로 데이터 활용 장벽을 낮춘 점이 핵심입니다.
#AWS#LLM
48005분
AI 에이전트와 카카오페이 결제 오픈 API 연동하기: MCP Agent Toolkit 개발기
카카오페이는 AI 에이전트가 결제 API를 호출할 수 있도록 MCP 기반 Agent Toolkit을 개발했습니다. 표준 프로토콜과 멀티 프레임워크 지원으로 결제 연동의 확장성과 호환성을 높였습니다.
#MCP#LLM
98005분
“보이는 데이터”를 “쓸 수 있는 데이터 “로: 코오롱몰의 LLM 기반 상품 속성 추출 여정
코오롱몰은 이미지에만 있던 상품 속성을 LLM으로 추출해 검색과 필터에 활용할 수 있게 했습니다. 그 결과 추출 시간과 비용을 크게 줄이고, 사이즈탭 노출과 구매 전환율도 높였습니다.
#LLM#Amazon Bedrock
66005분
모델 크기 경쟁을 넘어: MoE가 제시하는 스마트한 AI
LLM의 무작정 큰 모델 경쟁 한계를 짚고 MoE의 구조와 장점을 정리했습니다. 또한 실제 서비스에서 필요한 메모리, 통신, 로드 밸런싱 최적화 포인트를 설명했습니다.
#LLM#MoE
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