

프롬프트 튜닝 100시간 vs DSPy 30분, 당신의 선택은?
DSPy를 활용한 프롬프트 최적화와 자동화 방법을 소개했습니다. 반복 평가와 비교 실험을 코드로 줄여 LLM 품질 관리에 적용할 수 있었습니다.


DSPy를 활용한 프롬프트 최적화와 자동화 방법을 소개했습니다. 반복 평가와 비교 실험을 코드로 줄여 LLM 품질 관리에 적용할 수 있었습니다.


Amazon Bedrock 기반으로 FAQ Fast-Path와 Advanced RAG를 결합한 고객 응대 챗봇 구축 사례를 소개했습니다. 또한 비식별화, Guardrails, VPC·PrivateLink로 금융 서비스 수준의 보안성을 강화했습니다.

재무회계팀이 반복 수기 업무를 AI와 Python, Cursor로 자동화한 사례를 소개했습니다. 비개발자도 작은 작업부터 시작해 실무 효율과 팀 문화 변화를 이끌 수 있음을 보여줬습니다.


Cursor AI를 활용해 Backend API를 빠르게 구성하는 방법을 소개했습니다. FastAPI와 AWS EC2 예시로 테스트와 피드백을 통한 개선 포인트도 함께 다뤘습니다.


앱 성능을 웹뷰 포함 여부에 따라 공통·앱 전용·웹 전용 지표로 나누어 설명했습니다.\nQA에서 Launch Time, FPS, Jank, LCP, INP를 함께 측정해 품질 기준을 세우는 방법을 정리했습니다.


Jupyter 노트북의 반복 실행, 숨겨진 상태, 버전 관리 문제를 해결하는 marimo를 소개했습니다. 셀 의존성 자동 관리와 Python 파일 저장으로 재현성과 협업성을 높였습니다.


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.
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Gemma 3n의 멀티모달 온디바이스 특징과 오디오·이미지 입력 예제를 소개했습니다. 다양한 입력 방식을 활용해 오프라인 환경에서도 응용할 수 있음을 보여주었습니다.

2025년 하반기 국내외 기술 세미나와 컨퍼런스 일정을 월별로 정리해 공유했습니다. 주요 행사별 일정, 장소, 신청 현황을 함께 확인할 수 있습니다.

사내 노션과 슬랙 지식을 연결하는 RAG 기반 챗봇 라포위키 개발 과정을 소개했습니다. 내부 용어집, 메타데이터, 청크 임베딩으로 검색 정확도와 최신성을 높였습니다.


Python 개발에서 비동기와 동기, 블로킹과 논블로킹의 차이를 정리했습니다. I/O 작업에는 유리하지만 CPU 중심 작업에는 주의가 필요하다고 설명했습니다.


랭턴의 개미와 마르코프 체인으로 고객 채널 점유율 변화와 정상 상태 수렴을 시뮬레이션했습니다. 프로모션만으로는 한계가 있어 기본 전이 구조를 바꿀 필요가 있음을 보였습니다.