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2026년 1월 30일

데브옵스

팀 내 전처리 프레임워크 dagster 도입기

문서 전처리 파이프라인의 리소스 경합과 디버깅 어려움을 해결하기 위해 dagster를 도입했습니다. 파드 격리와 대시보드 관측성으로 안정성과 운영 효율을 높였습니다.

#Dagster#RAG

6005분

2026년 1월 29일

업무 생산성 향상을 위한 Agentic RAG 기반 서비스

삼성리서치의 Agentic RAG 기반 보고서 작성 서비스 ‘DeepDive’의 아키텍처와 고도화 과정을 소개했습니다. 긴 문서에서 핵심을 빠르게 추출해 업무 생산성을 높이는 방향을 다뤘습니다.

#RAG#LLM

4005분

2026년 1월 29일

[클로바 스튜디오 Cookbook] LLM을 위한 PDF-to-Markdown 문서 전처리 가이드

RAG 성능을 높이기 위한 PDF-to-Markdown 전처리 가이드를 소개했습니다. 문서 구조를 정제해 LLM 친화적인 입력을 만드는 방법을 다뤘습니다.

#LLM#RAG

4005분

2026년 1월 21일

개발자는 AI에게 대체될 것인가

AI가 개발자를 완전히 대체하기보다 업무의 일부를 재정의하고 위임하는 방향으로 바꾸고 있습니다. 좋은 추상화와 위임 경계를 설계하는 능력이 AI 시대 개발자의 핵심 역량이라고 설명합니다.

#자동화#추상화

254005분

2026년 1월 14일

엔터프라이즈 LLM 서비스 구축기 1: 컨텍스트 엔지니어링

대규모 LLM 서비스에서 프롬프트보다 컨텍스트 설계가 더 중요하다는 점을 설명했습니다.\n필요한 도구와 정보만 단계적으로 주입해 성능 저하와 환각을 줄인 방법을 공유했습니다.

#LLM#RAG

113005분

2026년 1월 8일

[분석] MLOps에서 LLMOps로, 아직 끝나지 않은 진화의 서막

MLOps는 모델을 안정적으로 운영하기 위한 공정이며, 생성형 AI 시대에는 LLMOps와 AgentOps로 확장되고 있습니다. 조직은 도구보다 운영 루프와 책임 경계를 먼저 설계해야 했습니다.

[웨비나 후기] AI 데이터센터, 이론을 넘어 실증으로 검증하다

AI 워크로드 확산에 따라 데이터센터 혁신 방향과 실증 사례를 소개했습니다. 고밀도 GPU 인프라를 위한 전력·냉각·네트워크 설계와 운영 기술을 정리했습니다.

#데이터센터#GPU

21005분

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#개발자#노트북#컴퓨터

클로봇의 Amazon Bedrock 과 LangGraph 를 활용한 건설현장 해충 방역 전문 AI 챗봇 개발기

2025년 12월 26일

클로봇의 Amazon Bedrock 과 LangGraph 를 활용한 건설현장 해충 방역 전문 AI 챗봇 개발기

건설현장 방역을 위한 해충 판별 AI 챗봇을 Amazon Bedrock과 LangGraph로 구현했습니다. 이미지 분석, RAG 검색, 보고서 자동화까지 연결해 설명 가능한 방역 판단을 만들었습니다.

#Amazon Bedrock#LangGraph

57005분

2025년 12월 24일

LLM을 이용한 서비스 취약점 분석 자동화 #1

LLM으로 서비스 취약점 분석을 자동화한 과정과, 대용량 코드·정확도·비용·지속 가능성 문제를 해결한 방법을 공유했습니다.\nMCP, SAST, Multi-Agent, Open Model을 조합해 실용적인 분석 체계를 만든 사례였습니다.

#LLM#MCP

131005분

2025년 12월 23일

채널 AI팀은 왜 새로운 ML 모델 벤치마크가 필요로 했을까?

채널 AI팀이 RAG 검색 성능을 평가하기 위해 자체 리트리벌 벤치마크를 만든 과정을 소개했습니다. 외부 벤치마크 한계를 보완하고 hybrid search 성능 개선도 확인했습니다.

#ML#RAG

3005분

2025년 12월 23일

채널 AI팀은 왜 새로운 ML 모델 벤치마크가 필요로 했을까?

AI 모델 성능 비교를 위해 상담 도메인에 맞는 리트리벌 벤치마크를 직접 제작했습니다. 벡터 검색과 BM25를 결합한 하이브리드 검색의 개선 효과도 정량적으로 확인했습니다.

#ML#RAG

13005분

Amazon Bedrock AgentCore Memory: 기억하는 AI 에이전트 만들기

2025년 12월 18일

Amazon Bedrock AgentCore Memory: 기억하는 AI 에이전트 만들기

Amazon Bedrock AgentCore Memory로 LLM의 Statelessness를 보완하는 기억 시스템을 소개했습니다. 단기·장기 기억, 자동 검색, 대화 분기를 통해 기억하는 AI 에이전트를 구현하는 방법을 설명했습니다.

#AWS#LLM

64005분