아이지에이웍스 AI 에이전트 클레어: Amazon Bedrock 기반 Text-to-SQL/Chart 에이전트로 이룬 데이터 분석 혁신 (Part 2)
Amazon Bedrock 기반 Text-to-SQL/Chart 에이전트의 구현과 최적화 전략을 다뤘습니다. 멀티 에이전트 분리, 프롬프트 관리, 캐싱, 데이터 격리로 정확도와 효율성을 높였습니다.
#Amazon Bedrock#LLM
50005분
필터 1
“우리는 왜 지금, 프롬프트 엔지니어를 찾고 있을까요?”
미리디는 멀티모달 AI 디자인 품질을 높이기 위해 프롬프트 엔지니어의 역할을 중요하게 보고 있습니다. 프롬프트 설계뿐 아니라 실험, 평가 지표, 협업 역량까지 요구하고 있습니다.
#prompt#LLM
38005분
AWS와 함께하는 웅진 AI Runner Challenge – 2부 : 비 개발자도 만드는 AI 실적 인사이트 자동화 솔루션
Amazon Q Business로 손익 분석 챗봇을 구축해 비개발자도 실적 인사이트를 자동화했습니다. 매월 반복되는 분석·보고 업무를 줄이고 의사결정 속도를 높이는 사례를 소개했습니다.
#AWS#Amazon Q Business
42005분
Claude Code Subagent: Context Engineering
Claude Code에서 자주 발생하는 컨텍스트 부족 문제와 Context Anxiety를 설명했습니다. 서브에이전트를 활용해 작업을 분리하고 메인 대화의 컨텍스트를 보존하는 방법을 소개했습니다.
#Claude#prompt
102005분
안녕하세요! AI UX라이터 제민희입니다. 무엇을 도와드릴까요?
UX라이터와 개발자가 사내 AI 라이팅 툴을 만들며 겪은 실패와 방향 전환을 정리한 글입니다. 반복 검수 자동화를 위해 규칙 기반 방식 대신 RAG와 컨텍스트 설계를 적용했습니다.
#LLM#RAG
74005분
Amazon Q Developer를 활용한 Voithru의 개발 생산성 혁신 여정
Amazon Q Developer를 도입해 개발 생산성과 운영 효율을 크게 높인 Voithru 사례를 소개했습니다. AI 협업 문화 정착과 역할 확장을 통해 개발 패러다임이 바뀐 과정도 함께 다뤘습니다.
#AWS#LLM
37005분
SLM 기반 Agentic AI: Planner–Caller–Generator 구조 설계와 성능 분석
SLM 기반 P–C–G 구조로 Agentic AI의 역할을 분리해 효율성과 안정성을 높였습니다. 한국어 도구 활용 환경에서 GPT-4o-mini 수준의 성능과 토큰 절감 효과를 확인했습니다.
#LLM#prompt
50005분
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#개발자#노트북#컴퓨터
복잡한 LLM 연동, GenAI SDK 하나로 끝내기
여러 LLM 제공사와 키 관리를 하나의 SDK로 묶어 호출 복잡성을 줄인 사례를 소개했습니다. LiteLLM과 Langfuse를 활용해 추적, 프롬프트 관리, fallback까지 통합한 점이 핵심입니다.
#LLM#Langfuse
49005분
AICX: 마이리얼트립 고객상담 챗봇 도입기
마이리얼트립은 복잡한 여행 상담을 자동화하기 위해 챗봇을 도입했습니다. 문맥 복원, 상담원 핸드오버, 프롬프트 관리로 응답 품질과 운영 효율을 높였습니다.
#LLM#prompt
95005분
개발자가 개발을 안하는 세계에서..
리멤버 해커톤에서 AI 도구를 활용해 한 달간 프로덕트를 만든 경험을 공유했습니다. 바이브 코딩 환경, Spec 기반 개발, 프롬프트 고도화로 협업과 품질을 끌어올린 과정을 소개했습니다.
#LLM#prompt
163005분
LLM 기반 내비게이션 에이전트 개발기: 에이닷과 함께 진화하는 대화형 모빌리티 AI
SK텔레콤이 에이닷과 티맵을 결합해 LLM 기반 대화형 내비게이션 에이전트를 개발했습니다. 규칙 기반 한계를 보완하기 위해 하이브리드 모델, 캐싱, 검증 로직을 적용했습니다.
#LLM#MCP
50005분
어피닛에서 GenAI를 금융 심사에 활용해보기
GenAI 응답의 토큰 로그확률을 활용해 연체확률(PD)을 산정·보정하는 방법을 소개했습니다. 금융 심사 정책과 금리·한도 결정에 연결하는 시범 적용 사례를 설명했습니다.
#GenAI#RAG
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