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
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필터 1
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
[AI-Native AFINIT] AI와 함께하는 FPJR 실시간 메트릭 모니터링: 24시간 깨어있는 금융 플랫폼의 신경망 구축기
[AI-Native AFINIT] AI와 함께하는 FPJR 실시간 메트릭 모니터링: 24시간 깨어있는 금융 플랫폼의 신경망 구축기
FPJR 실시간 메트릭 모니터링에 AI를 적용해 30분 내 이상 징후를 감지하는 체계를 구축했습니다. Cursor, Sidekick, Gemini로 SQL과 대시보드를 자동화해 운영 효율을 높였습니다.
#LLM#prompt
1005분
Part 1: 삼성계정 서비스의 AI SecOps, Multi-Agent로 진화하는 보안 위협 탐지
삼성계정 서비스의 WAF 로그를 AI 에이전트로 분석해 보안 위협을 탐지한 사례를 소개했습니다. 단일 에이전트의 한계를 넘어 Multi-Agent로 정확도와 운영 효율을 높였습니다.
#AWS WAF#LLM
46005분
Part2: 삼성계정 서비스의 Agentic AIOps, 운영환경에서 Multi-Agent 시스템으로 RCA 자동화 하기
삼성계정 서비스의 장애 대응을 Multi-Agent 기반 Agentic AIOps로 자동화한 사례를 소개했습니다. 관측 데이터 수집, RCA, 조치 제안을 분리해 3분 47초 만에 분석을 완료했습니다.
#AIOps#LLM
37005분
코딩 에이전트를 활용한 취약점 수집·생성 자동화로 가드레일 모델 고도화
LLM 가드레일의 오탐 문제를 줄이기 위해 코딩 에이전트 기반 자동화 테스트 파이프라인을 구축했습니다. 카테고리별 입력 생성과 평가를 분리해 취약점 탐색과 모델 고도화를 반복 가능하게 만들었습니다.
#LLM#prompt injection
112005분
지능형 Physical AI 구축: Strands Agents, Bedrock AgentCore, Claude 4.6, NVIDIA GR00T, Hugging Face LeRobot으로 엣지에서 클라우드까지
엣지와 클라우드를 결합해 Physical AI를 설계하는 방법을 소개했습니다. 로컬 제어와 클라우드 추론, 공유 메모리, 시뮬레이션 학습의 역할을 설명했습니다.
#AWS#LLM
32005분
AskON: 코드를 검색 가능한 지식으로
AskON: 코드를 검색 가능한 지식으로
대규모 코드베이스를 자연어로 검색할 수 있게 만든 RAG 기반 코드 지식화 플랫폼 AskON을 소개했습니다. 정적 분석, 호출 그래프, 임베딩, 증분 인덱싱으로 코드 검색과 답변 품질을 높인 사례입니다.
#RAG#검색
50005분
별점 뒤에 숨겨진 리뷰의 온도, LLM으로 한 끗 차이가 다른 추천 만들기
별점 뒤에 숨겨진 리뷰의 온도, LLM으로 한 끗 차이가 다른 추천 만들기
LLM으로 리뷰의 진심을 점수화해 별점만으로는 보이지 않던 맛집 변별력을 높였습니다. 지식 증류와 개인화 리랭킹을 더해 추천 품질과 전환율을 함께 개선했습니다.
#LLM#지식 증류
91005분
LLM을 이용한 서비스 취약점 분석 자동화 #2
LLM과 MCP, SAST를 결합해 서비스 취약점 분석 자동화 구조를 구현한 과정을 소개했습니다. 토큰 비용과 지속 가능성을 줄이기 위해 오픈 모델과 에이전트 분업도 적용했습니다.
#LLM#보안
166005분