

Inner Loop 엔지니어링으로 본 Deep Insight Chatbot – 대화형 분석 챗봇의 4가지 설계 결정
Deep Insight의 Inner Loop 챗봇 설계에서 데이터 보호, 속도, 신뢰성, 비용을 맞추는 4가지 결정을 정리했습니다. DuckDB 샌드박싱과 세션 단위 OLAP 상주, SQL 투명성, prompt cache로 대화형 분석 도구를 구현했습니다.


Deep Insight의 Inner Loop 챗봇 설계에서 데이터 보호, 속도, 신뢰성, 비용을 맞추는 4가지 결정을 정리했습니다. DuckDB 샌드박싱과 세션 단위 OLAP 상주, SQL 투명성, prompt cache로 대화형 분석 도구를 구현했습니다.
![[의존성의 방향을 따라 3/5] OpenRewrite와 Claude가 코드를 변환한다](https://flex.team/blog/og/main.jpg)

OpenRewrite로 규칙 기반 변환을 먼저 적용하고, 실패한 빌드는 Claude가 보완했습니다. 빌드 가드레일 안에서 50개 레포를 안전하게 버전업하는 구조를 설명했습니다.
![[의존성의 방향을 따라 3/5] OpenRewrite와 Claude가 코드를 변환한다](https://cdn.sanity.io/images/v31psllp/production/513466e8841f7be5ac64a4a39112acafe4a63c6d-1684x1030.png)

OpenRewrite로 규칙 기반 변환을 먼저 적용하고, Claude가 예외적 수정과 빌드 에러를 보완하는 구조를 설명했습니다. 50개 레포에 안전하게 같은 변환을 재현하기 위한 recipe 설계와 가드레일 운영 방식도 다뤘습니다.
국방 분야에서 AI가 핵심 기술로 떠오르는 배경과 전략 세미나 내용을 소개했습니다. 풀스택 소버린 AI, FDE, 온톨로지 같은 국방 AX 전략 요소를 다뤘습니다.
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AI ENGINEER NIGHT에서 나온 RAG, 에이전트, 평가 관련 질문에 채널톡 AI팀이 답변을 정리했습니다. 문서 구조 보존 청킹과 재탐색 전략, 데이터 게이트와 pass@k 평가 방식을 소개했습니다.

채널톡 AI팀의 AI ENGINEER NIGHT Q&A를 정리한 글입니다. RAG, 에이전트 설계, 데이터 평가와 운영 전략을 실무 관점에서 공유했습니다.
Google for Developers의 6월 둘째 주 주요 업데이트를 정리한 소식입니다. AI, Android, Firebase 관련 새 발표와 문서 안내를 확인할 수 있습니다.

Kubernetes 환경에 LLM 서빙 최적화 기술을 도입하며 발생한 충돌과 해결 과정을 공유했습니다. Istio, 스케줄러, Pod 보호 정책과의 실전 문제를 진단한 사례입니다.


농약 제품 사진을 인식해 정보를 찾는 3단계 AI 검색 시스템을 구축했습니다. Vision LLM 오인식을 오타 보정, OpenSearch Fallback, LLM Reranker로 보완했습니다.
디자인시스템은 컴포넌트만 만드는 일이 아니라 제품 판단 기준을 쌓는 일이라고 설명했습니다. AI가 UI를 빠르게 만들수록 패턴과 맥락을 정리하는 역할이 더 중요해졌습니다.

에이아이트릭스가 인도네시아 발리에서 열린 HIMSS APAC 참가 후기를 공유했습니다. 부스 데모와 의료진 반응, 지역 의료정보 인프라 흐름을 소개했습니다.