프로덕션 Multi-Agent 시스템이 해결해야 할 5가지 문제 – Deep Insight 아키텍처로 배우는 실전 설계
프로덕션 Multi-Agent 시스템이 겪는 실행 흐름, 검증, 보안, 운영 문제를 Deep Insight 아키텍처로 정리했습니다. Strands Agents SDK와 Bedrock, Fargate 기반 설계로 실전 배포와 운영 방법을 소개했습니다.
#LLM#Multi-Agent
55005분
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필터 1
OWASP 기반 GenAI 보안 실무 점검 가이드
OWASP의 LLM Top 10과 Agentic Top 10을 바탕으로 GenAI 보안 점검용 100개 체크리스트를 정리했습니다. 프롬프트, 데이터, 에이전트, 인프라까지 계층별 대응과 AWS 적용 시 주의사항을 함께 제시했습니다.
#OWASP#LLM
25005분
RAG 기반 AI 서비스의 신뢰성을 확보하는 방법: 자동화 평가 체계 및 운영 최적화
RAG 기반 AI 서비스의 신뢰성을 확보하는 방법: 자동화 평가 체계 및 운영 최적화
RAG 서비스의 신뢰성을 높이기 위해 RAGAS와 LLM-as-a-Judge 기반 자동 평가 체계를 소개했습니다. 또한 시맨틱 캐싱과 가드레일을 활용한 운영 최적화 방안도 함께 제시했습니다.
#RAG#LLMOps
55005분
NVIDIA와 함께 AWS에서 자율주행 3.0을 위한 End-to-End Physical AI 데이터 파이프라인 구축하기
AWS와 NVIDIA가 자율주행 3.0을 위한 End-to-End Physical AI 데이터 파이프라인을 소개했습니다. 센서 수집부터 큐레이션, 복원, 학습, 시뮬레이션 검증까지의 반복 루프를 정리했습니다.
#AWS#NVIDIA
54005분
후기 10만 개, 다 읽고 계신가요? - AI 후기 요약 기능 도입기
후기 10만 개, 다 읽고 계신가요? - AI 후기 요약 기능 도입기
후기가 많아질수록 원하는 정보를 찾기 어려워 AI 후기 요약 기능을 도입했습니다. 9단계 후처리와 우선순위 폴백으로 신뢰도와 커버리지를 높였습니다.
#LLM#prompt
126005분
대규모 서비스 환경에서의 이미지 콘텐츠 모더레이션(feat. 멀티모달 LLM)
대규모 서비스의 이미지 콘텐츠 모더레이션을 위해 멀티모달 LLM과 전통적 ML을 결합한 구조를 소개했습니다. 정확도, 지연 시간, 비용, 정책 유연성을 함께 개선하는 최적화 과정을 다뤘습니다.
#LLM#멀티모달
41005분
![[미래를 담아낸 뼈대 4/7] 기반이 열어준 다음 문제](https://flex.team/blog/og/main.jpg)
[미래를 담아낸 뼈대 4/7] 기반이 열어준 다음 문제
Hexagonal Architecture 기반의 일관된 구조가 멀티클라우드, AI 백엔드, Observability 전환의 기반이 되었다고 설명했습니다. 표준 인터페이스와 경계 분리가 이후 변경 비용을 크게 낮춘 사례를 다루었습니다.
#Hexagonal Architecture#멀티클라우드
5005분
클라우드 환경에서의 비디오 인텔리전스 구현: TwelveLabs로 시작하는 AI 영상 분석 2부 – 준실시간 환경에서 AWS 미디어 서비스를 활용한 분석 파이프라인 구축하기
AWS 미디어 서비스와 TwelveLabs를 결합해 준실시간 비디오 분석 파이프라인을 구성하는 방법을 정리했습니다. 서버리스와 서버 기반, Kinesis Video Streams 활용 사례까지 함께 소개했습니다.
#AWS#LLM
32005분
클라우드 환경에서의 비디오 인텔리전스 구현: TwelveLabs로 시작하는 AI 영상 분석 4부 – TwelveLabs Marengo 3.0 임베딩 및 검색 전략과 구현 가이드
TwelveLabs Marengo 3.0의 멀티모달 비디오 검색 전략을 정리했습니다. 고정 가중치, 순위 기반 융합, 의도 기반 라우팅의 차이와 트레이드오프를 설명했습니다.
#LLM#검색
42005분
클라우드 환경에서의 비디오 인텔리전스 구현: TwelveLabs로 시작하는 AI 영상 분석 3부 – Strands Agent를 활용한 Agentic video engine구현
Strands Agents SDK로 TwelveLabs와 AWS 서비스를 결합한 에이전틱 비디오 엔진 구현 방식을 소개했습니다. 단일 에이전트와 멀티 에이전트 구조로 영상 검색, 요약, 자막 처리 흐름을 구성했습니다.
#AWS#LLM
28005분
![[미래를 담아낸 뼈대 4/7] 기반이 열어준 다음 문제](https://cdn.sanity.io/images/v31psllp/production/1ef0397273a55d5bcb29d4af10cb45caabdb533f-1684x1030.png)
[미래를 담아낸 뼈대 4/7] 기반이 열어준 다음 문제
Hexagonal Architecture와 표준화된 인프라에 투자해 멀티클라우드, AI 백엔드, Observability 전환 비용을 낮춘 사례를 다뤘습니다. 벤더가 바뀌어도 코드와 운영을 크게 흔들지 않는 구조의 효과를 설명했습니다.
#Hexagonal Architecture#멀티클라우드
46005분
Forward Deployed Engineer - AI native 최전선에 배치된 엔지니어
Forward Deployed Engineer - AI native 최전선에 배치된 엔지니어
사내 비개발 부서의 AI 전환을 돕기 위해 FDE 조직을 만들고, 도메인 이해부터 자동화까지의 과정을 공유했습니다. 법무, 리스크, 전략 팀 사례를 통해 AI 에이전트와 플랫폼을 실제 업무에 적용한 방법을 소개했습니다.
#LLM#workflow
0005분