Smart Agentic AI 구축을 위한데이터베이스 설계
에이전트 서비스의 실행 이력과 툴 매핑을 DynamoDB, Redshift, Valkey로 나눠 설계하는 방법을 설명했습니다. 액세스 패턴 기반 스키마와 분석·캐시 구조로 성능과 추천 정확도를 높이는 방향을 제안했습니다.
#DynamoDB#Redshift
52005분
필터 1
경농의 스마트팜 지원을 위한 농업 AI 챗봇
경농이 스마트팜 지원을 위해 농업 특화 생성형 AI 챗봇을 구축했습니다. RAG, 벡터 검색, 용어 사전과 쿼리 증강으로 정확한 응답을 높였습니다.
#LLM#RAG
73005분
AI와 함께하는 소프트웨어 개발 : 바이브 코딩(Vibe Coding)
AI와 실시간으로 협업하는 바이브 코딩의 개념과 핵심 도구, 워크플로를 정리했습니다.\n자연어 기반 개발의 장점과 함께 대규모 프로젝트, 비용, 라이선스 같은 우려도 함께 다뤘습니다.
#LLM#ChatGPT
144005분
음식 사진 한 장으로 내가 딱 원하던 맛집을 찾는 AI, 어떻게 만들었을까
음식 사진을 기반으로 주변 맛집을 찾는 AI 검색 시스템을 CLIP과 FAISS로 구현한 사례를 소개했습니다. 위치 필터링과 카테고리 제한으로 오탐을 줄이고, 향후 비음식 필터링과 맛 기반 임베딩 확장을 계획했습니다.
#LLM#검색
146005분
Ambient Agent의 시대가 온다
Ambient Agent가 챗봇 중심 에이전트의 한계를 넘어 자율 실행과 장기 워크플로우를 가능하게 한다고 설명했습니다. 다만 민감한 업무에서는 Human-in-the-loop와 보안, 데이터 품질 관리가 중요하다고 정리했습니다.
#LLM#LangGraph
82005분
레거시 GPU에 날개 달기: 극한의 서빙 최적화 가이드
BERT 기반 SPLADE 모델의 대규모 실시간 서빙 최적화 방법을 소개했습니다. FlashTokenizer와 전/후처리, 추론 최적화로 레거시 GPU 성능을 끌어올린 사례입니다.
#BERT#LLM
94005분
최신 논문 분석을 통한 LLM의 환각 현상 완화 전략 탐구
LLM 환각의 원인과 완화 전략을 정리하고, 최근 논문 3편의 실험 결과를 바탕으로 신뢰성 향상 방향을 소개했습니다. 불확실성 인식, 외부 지식 활용, 자체 검증을 함께 고려하는 설계가 중요하다고 설명했습니다.
#LLM#RAG
84005분
AI 검색 엔진 PAAS, 그리고 AI Agent 로서의 성장 잠재력
AI 검색 엔진 PAAS의 구조와 도입 배경, 그리고 딥서치와 멀티모달로의 확장 방향을 정리한 글입니다. 검색 기능을 AI Agent의 기반으로 보고 MCP와 모바일 실행까지 가능성을 제시했습니다.
#LLM#RAG
65005분
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#개발자#노트북#컴퓨터
AI 로 만든 여행 일정 서비스, 부족한 데이터로 시작한 실험
여행 상품의 소개글과 코스 설명에서 일정 정보를 추출해 정형화된 데이터로 만들었습니다. 이를 바탕으로 도시와 기간에 맞는 테마별 여행 플래너 서비스를 실험했습니다.
#검색#LLM
117005분
Amazon Bedrock을 활용한 Omelet의 경로 최적화 AI 에이전트, TOAST
Amazon Bedrock을 활용해 경로 최적화 AI 에이전트 TOAST를 구현한 사례를 소개했습니다. 자연어 입력, 다중 에이전트 구조, 시각화와 재최적화를 통해 활용성을 높였습니다.
#Amazon Bedrock#LLM
78005분
Gemma 3n 모델로 음성과 이미지도 입력해보자
Gemma 3n의 멀티모달 온디바이스 특징과 오디오·이미지 입력 예제를 소개했습니다. 다양한 입력 방식을 활용해 오프라인 환경에서도 응용할 수 있음을 보여주었습니다.
#LLM#멀티모달
80005분
Context Engineering? 원래 하던거 아닌가?
Context Engineering을 기존의 context 관리 실천과 Linear MCP 도입 사례로 설명했습니다. 티켓 메타데이터와 상태 연동으로 계획, 소통, 구현을 통합하는 방식을 공유했습니다.
#MCP#LLM
12005분