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알려지지 않은 미지를 탐험하다: Co-STORM으로 정보를 찾는 새로운 방법

2025년 6월 24일

알려지지 않은 미지를 탐험하다: Co-STORM으로 정보를 찾는 새로운 방법

Co-STORM은 여러 AI 에이전트의 협력적 담화를 통해 사용자가 미지의 정보를 발견하도록 돕는 정보 탐색 시스템을 소개했습니다. 평가에서는 기존 검색 엔진과 RAG 기반 방식보다 깊이와 참신성에서 더 좋은 결과를 보였습니다.

#검색#LLM

32005분

2025년 6월 24일

똑쿼리 고도화 일대기

똑쿼리는 사내 데이터와 문서를 자연어로 조회하는 서비스로, 슬랙 기반 채팅 에이전트에서 LangGraph 기반 구조로 고도화했습니다. Router 패턴과 RAG 개선을 통해 응답 속도와 정확도를 높였고, OpenWebUI로 사용자 경험도 개선했습니다.

#LLM#LangGraph

15005분

2025년 6월 23일

생성형 AI의 게임체인저, ReAct Agent를 알아보자

생성형 AI 에이전트의 핵심인 ReAct 패턴과 LangChain 기반 도구 활용 방식을 정리했습니다.현업 적용을 위해 도메인 지식, 프롬프트, Tool 설계, QA까지 함께 고려해야 했습니다.

데브시스터즈 엔지니어링 데이 - Data 돌아보기

데브시스터즈가 제2회 엔지니어링 데이 - Data를 열고 데이터 조직의 고민과 사례를 공유했습니다. 로그 파이프라인, 준실시간 처리, 게임 DW 공통화와 데이터 활용 경험을 소개했습니다.

#Data#파이프라인

91005분

2025년 6월 20일

LLM이 문학 번역 성능을 평가할 수 있을까?

LLM을 문학 번역 평가자로 쓰는 연구를 소개하며, 기존 지표보다 인간 판단에 가까운 성과를 보였다고 분석했습니다. 다만 문화적 맥락과 미묘한 뉘앙스까지 완전히 대체하지는 못해 인간 평가의 보완이 필요하다고 정리했습니다.

#LLM#번역

77005분

2025년 6월 19일

Langchain과 Langgraph의 Agent구현의 차이점.

Langchain과 Langgraph의 create_react_agent 차이를 프롬프트 처리와 Tool Call 방식 중심으로 비교했습니다. 상용 LLM과 MCP 환경에는 Langgraph가 유리하고, Private LLM에는 Langchain을 고려할 수 있음을 정리했습니다.

#Langchain#Langgraph

106005분