
프롬프트 튜닝을 수작업에서 AI 튜닝으로: 유전 알고리즘 기반 자동 최적화와 고속화
DSPy와 GEPA로 프롬프트 튜닝을 자동화해 조정 시간을 크게 줄인 사례를 소개했습니다. 건강·의료 응답에서 요건 준수와 가독성을 함께 개선한 운영 방법도 다뤘습니다.

DSPy와 GEPA로 프롬프트 튜닝을 자동화해 조정 시간을 크게 줄인 사례를 소개했습니다. 건강·의료 응답에서 요건 준수와 가독성을 함께 개선한 운영 방법도 다뤘습니다.


동원F&B가 Bedrock AgentCore와 OpenSearch 하이브리드 검색으로 AI 쇼핑 어시스턴트를 구축했습니다. 토큰 97% 절감과 TTFT 2.58초 개선, CS 문의 23% 감소 성과를 얻었습니다.

생성형 AI 기반 분석 에이전트로 비즈니스 질문과 데이터 분석을 하나의 흐름으로 연결한 사례를 소개했습니다. 분석 리드타임 단축과 역할 전환, 조직 전체의 분석 역량 축적 효과를 다뤘습니다.

자연어를 SQL로 바꾸는 과정에서 LLM이 만든 쿼리를 그대로 믿지 않고 여러 단계로 검증하는 구조를 소개했습니다. 도메인 지식은 DB에 담고, 실행 전후 게이트와 회귀 평가로 안전성과 품질을 지켰습니다.
6월 셋째 주 Google for Developers의 주요 제품별 업데이트를 모아 소개했습니다. AI, Android, Flutter 관련 발표와 최신 소식을 한눈에 확인할 수 있습니다.

사내 AI 에이전트 채널랩스를 OpenAI Agents SDK 기반으로 재설계하고, 컨텍스트 비용을 줄이는 구조를 정리했습니다. 파일·채널·스킬을 reference 중심으로 다루며 안전성과 예측 가능성을 높였습니다.

입력 스펙 변경에 맞춰 결함 탐지와 프롬프트 최적화를 자동화한 파이프라인 사례를 공유했습니다. 스펙 기반 AI 서비스 운영에 관심 있는 기획자와 AI 엔지니어를 위한 발표입니다.

AI 출력은 설명만으로는 통제되지 않아 스키마와 런타임 강제가 필요했습니다.\nStructured Outputs와 검증 한 지점화로 예측 가능한 AI 제품을 만들었습니다.
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Amazon의 AI 전략을 통해 에이전틱 AI가 고객 경험과 운영을 어떻게 바꾸는지 정리했습니다. 또한 AgentCore와 AI-DLC를 바탕으로 기업 AI 도입 시 고려할 운영·개발 포인트를 소개했습니다.

에이전틱 AI의 성패는 모델보다 데이터 준비에 달려 있다고 설명했습니다. 시맨틱 레이어와 지식 그래프로 AI가 비즈니스를 이해하도록 만드는 방법을 정리했습니다.


LLM이 n8n 워크플로를 더 잘 생성하도록 하네스 엔지니어링을 소개했습니다. 정확한 스펙과 검증 도구를 주면 네이티브 노드 활용도가 크게 높아졌습니다.


자연어로 광고 소재 이미지를 검색하는 PoC의 설계와 실험 결과를 정리했습니다.이미지를 텍스트 설명으로 바꾸고, 쿼리 가중치와 프롬프트 편향을 실측으로 조정했습니다.