감독자의 언어
좋은 프롬프트는 단순한 지시가 아니라 요구사항 명세로 다뤄야 한다고 설명했습니다. 결과물의 경계, 위임 기준, 검증 방법을 미리 적어 재작업을 줄이는 방법을 제안했습니다.
#prompt#LLM#test
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LLM 기술 블로그 글
LLM 태그가 달린 국내 IT 기업 기술 블로그 글을 최신순으로 모았습니다.
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Gemini Robotics 2, Gemini Spark 등 7월 다섯째 주 Google for Developers 위클리 업데이트를 지금 확인하세요!
Google for Developers 7월 다섯째 주 위클리 업데이트를 소개했습니다. AI, Android, Firebase, Google Play 관련 최신 소식을 한 번에 확인할 수 있습니다.
#LLM#Android#Kotlin
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[클로바 시선 #56] 충돌은 나누고, 성능은 합치다: 효율적인 LLM Post-training 전략 MERIT
멀티모달 LLM 후학습에서 서로 다른 데이터를 섞을 때 생기는 충돌 문제를 다뤘습니다. 효율적인 Post-training 전략 MERIT를 소개했습니다.
#LLM#ML#멀티모달
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[네이버클라우드 아카데미] 가천대학교와 함께한 톺아보기✨
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#cloud#LLM
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A1Mobilsoft의 운영 문의 자동화 여정 (2): 세 에이전트 구현과 사람 vs AI 검증
세 에이전트 구현 과정에서 겪은 검색 오판, 코드 분석 루프, DB 접근 안전장치를 정리했습니다. 사람 vs AI 비교로 속도와 한계도 함께 검증했습니다.
#AWS#LLM#검색
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A1Mobilsoft의 운영 문의 자동화 여정 (1): 문제 정의와 3-에이전트 아키텍처 설계
운영 문의 채널의 지연과 반복 작업을 줄이기 위해 3-에이전트 아키텍처를 설계했습니다. Knowledge·Code·DB로 역할을 나눠 빠른 응답과 정확한 진단을 노렸습니다.
#AWS#LLM#MSA
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Grafana에서 자연어로 장애 원인을 분석하기: LLM 에이전트 기반 SRELens 개발기
Grafana에서 자연어로 장애 원인을 찾는 SRELens 개발 사례를 소개했습니다.\nLLM 에이전트를 운영 환경에 맞게 제어하기 위해 프롬프트 레이어 분리와 도구 호출 가드레일을 설계했습니다.
#Grafana#LLM#MCP
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AI SDLC의 올바른 접근법과 사전 준비사항_0724
AI SDLC를 전면 자동화로 보는 접근의 위험성과 단계별 성숙도 차이를 정리했습니다. PoC 검증, 정량 KPI, Human-in-the-loop로 범위를 확정하는 전략을 제안했습니다.
#LLM#RAG#test
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LLM은 똑똑한데, 왜 우리 회사 일은 모를까
LLM이 내부 업무를 잘 답하려면 검색보다 신뢰할 수 있는 컨텍스트 관리가 필요했습니다. 문서, 코드, 메신저를 공통 단위로 정규화하고 관계와 최신성을 함께 검증하는 Topic 설계를 소개했습니다.
#LLM#검색#API
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[클로바 시선 #55] 우리의 눈과 귀로 현장을 이해하다 : 독자 인코더와 HyperCLOVA X SEED 4B 개발기
전장처럼 다양한 정보가 동시에 들어오는 환경을 위한 옴니모달 AI 개발 내용을 소개했습니다. 경량 모델 HyperCLOVA X SEED 4B와 CLIP 기반 핵심 구성 요소를 자체 기술로 개발했습니다.
#ML#LLM
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[클로바 시선 #54] 환각은 흔적을 남긴다: Future Context 기반 LLM 환각 검출
LLM 환각 검출의 중요성과 필요성을 설명하는 글입니다. 생성 결과의 사실성 검증과 흔적 추적의 필요성을 다뤘습니다.
#LLM
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2주 만에 Strands SDK와 Amazon Bedrock AgentCore로 구현한 어스얼라이언스의 CS 환불 자동응답 에이전트 시스템
Strands SDK와 Amazon Bedrock AgentCore로 환불 CS 자동응답 에이전트를 2주 만에 구축했습니다. 내부 검수 초안 방식과 멀티턴 맥락·안전성 검증을 결합해 운영 가능성을 확보했습니다.
#Amazon Bedrock#LLM#AWS
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[24. 10. 8] 의료 현장과 기술의 연결 고리, SE(Solution Engineer) Harold와 Colin을 소개합니다
의료 AI 솔루션을 병원에 도입하고 운영하는 Solution Engineer의 역할과 실무를 소개했습니다. EMR 연동, 고객 소통, 맞춤형 적용이 핵심 과제로 다뤄졌습니다.
#의료 AI#EMR#LLM
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claude code의 reasoning effort는 vllm에도 효과가 있는가?
Claude Code의 reasoning effort가 vLLM에서 어떻게 전달되는지 소스코드로 확인했습니다. high 외 값은 대부분 max로 처리돼 실질적 제어 효과가 제한적이라고 정리했습니다.
#vLLM#LLM#Claude
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더 작고 강해진 Kanana SLM 개발
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#LLM#ML
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개인 생산성에서 멈춘 Claude Code, 조직의 생산성으로 – 영상 10개로 완성하는 Claude Code on Amazon Bedrock 학습 플랜
Claude Code를 개인 생산성을 넘어 조직 생산성으로 확장하는 Amazon Bedrock 학습 플랜을 소개했습니다. 10개 영상으로 개인, 팀, 엔터프라이즈 운영까지 이어지는 4단계 로드맵을 제시했습니다.
#Amazon Bedrock#Claude Code#LLM
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[AI 해커톤 후기] AI 해커톤 1위 팀이 AI에게 맡기지 않은 것
사내 재무 업무를 AI로 자동화하되, 숫자는 거래 이력과 규칙으로 계산하고 설명과 검증에 AI를 활용했습니다. 또한 권한 경계와 감사 로그, 환경 분리 같은 운영 안전장치가 더 중요하다고 정리했습니다.
#LLM#MCP#DB
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AI 해커톤: 금융의 틀을 깨다
WhatsApp 채팅 안에서 대출 신청부터 진행까지 처리하는 대화형 AI 서비스를 해커톤으로 구현했습니다.\nAI 추출·검증 레이어와 제한 메커니즘으로 신뢰성과 운영 리스크를 함께 다뤘습니다.
#LLM#Python#API
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[24. 6. 17] 바이탈케어의 성공을 만들어가는 PO와 PM을 소개합니다
바이탈케어를 만드는 PO와 PM의 역할 차이와 제품 기획 과정을 소개했습니다. 의료 현장 인사이트와 소통을 바탕으로 서비스 고도화를 이어가는 내용입니다.
#LLM#UI/UX#모니터링
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[네이버클라우드 아카데미] 가천대학교와 함께한 의 순간
네이버클라우드 아카데미와 가천대학교가 함께한 생성형 AI 교육 과정을 소개했습니다. 주말 40시간 동안 진행된 실습 중심 프로그램과 학생들의 성과를 공유했습니다.
#cloud#LLM#NCP
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