
RAG 2.0 보안 – Microsoft·Meta의 전략, QueryPie가 연결한다
RAG 2.0 보안은 문서 검색부터 프롬프트 삽입까지의 실행 흐름을 통제하는 데서 시작한다고 설명했습니다. Microsoft, Meta, QueryPie 사례를 통해 실행 시점 정책 평가와 메타데이터 필터링의 중요성을 정리했습니다.
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RAG 2.0 보안은 문서 검색부터 프롬프트 삽입까지의 실행 흐름을 통제하는 데서 시작한다고 설명했습니다. Microsoft, Meta, QueryPie 사례를 통해 실행 시점 정책 평가와 메타데이터 필터링의 중요성을 정리했습니다.


Playwright MCP로 자연어 기반 E2E 테스트 자동화 방법을 소개했습니다. 브라우저 상호작용 실행과 테스트 코드 생성까지 함께 실습했습니다.

RAG 2.0 보안을 실행 흐름 제어 관점에서 설명하고, Microsoft·Meta·QueryPie의 정책 적용 구조를 비교했습니다. 프롬프트 삽입 전 세션·메타데이터 기반 평가와 감사 추적의 중요성을 강조했습니다.


AWS Athena로 ELB 액세스 로그를 조회하기 위한 테이블 생성과 파티션 프로젝션 설정 방법을 소개했습니다. 특정 IP와 기간 조건으로 로그를 분석하는 쿼리 예시도 함께 정리했습니다.


AI를 HR에 적용할 때는 화려함보다 데이터 신뢰성과 사용자 중심 설계가 중요하다고 설명했습니다. 또한 자연어 분석과 자율 에이전트로 이어지는 단계적 AI 로드맵을 제시했습니다.

재사용 가능한 컨퍼런스 구조를 만들기 위해 템플릿 분리, 브라우저 대응, 로드·렌더링 최적화를 진행했습니다. 모바일과 데스크탑 모두에서 자연스럽게 동작하도록 성능과 인터랙션을 다듬었습니다.

교보DTS가 AI EXPO KOREA 2025에서 생성형 AI 플랫폼과 보안 솔루션을 소개한 참가 후기를 공유했습니다. 실제 고객 환경에 적용 가능한 AI 솔루션과 협업 가능성을 확인했습니다.


대량 데이터를 효율적으로 나누는 파티셔닝과 Z-order curve 개념을 설명했습니다. 날짜·플레이어 같은 다양한 탐색 조건에 맞춰 저장 구조를 설계하는 방법을 다뤘습니다.
낯선 금융 서비스의 문제를 파악하기 위해 사용자 여정을 처음부터 끝까지 따라가는 리서치 방법을 소개했습니다. 소액 체험과 신뢰를 기반으로 한 진입 구조가 유입에 효과적이었고, 여정 관찰의 중요성을 강조했습니다.


Runway 추론 서비스의 Autoscaling 과정에 자원 한도 검증을 추가해 멀티테넌트 환경의 비용과 안정성을 함께 개선했습니다. Kubernetes Admission Webhook과 Runway API를 연동해 KPA와 HPA 모두에 일관된 정책을 적용했습니다.


전면 광고의 수익성과 사용자 경험 사이 균형을 찾기 위한 시도를 다뤘습니다. 알라미 적용 실험에서 리텐션 감소 없이 광고 수익 30% 증가 성과를 얻었습니다.
마케팅 파트너 가입 서류 검토를 Claude와 Dify로 자동화해 500시간 업무를 몇 시간으로 줄였습니다. 개인정보 보안, 사람의 최종 검토, 워크플로우 도입 포인트도 함께 정리했습니다.