AICX: AI로 5초 만에 항공권 환불 수수료 계산하기
AICX: AI로 5초 만에 항공권 환불 수수료 계산하기
항공권 환불 규정 계산을 AI와 코드로 분담해 자동화한 사례를 다뤘습니다. 최종적으로 응답 시간을 5초 이내로 줄이고 고객 경험도 개선했습니다.
#LLM#Python
117005분
새로운 기술 블로그가 추가되었어요
필터 1
LLaDA: Diffusion language model과 LLM reversal curse
디퓨전 방식 언어모델 LLaDA의 학습·추론 구조와 reversal curse 완화 가능성을 다뤘습니다. 코드 FIM 태스크에서의 잠재력과 추론 효율 한계도 함께 정리했습니다.
#LLM#ML
47005분
당근페이 AI Powered FDS로 가는 여정: 룰엔진구축부터 LLM 적용까지
당근페이 AI Powered FDS로 가는 여정: 룰엔진구축부터 LLM 적용까지
당근페이는 FDS에 룰엔진을 먼저 구축해 이상거래를 유연하게 탐지하도록 만들었습니다. 이후 LLM과 RAG를 붙여 거래 맥락까지 반영하는 AI Powered FDS로 확장했습니다.
#LLM#RAG
127005분
RAG 없이 20만 대 자동차와 실시간으로 대화하기 (2)
RAG 없이 20만 대 자동차와 실시간으로 대화하기 (2)
RAG 대신 내부 API를 직접 활용해 실시간 차량 정보를 전달하는 API 증강 생성 아키텍처를 소개했습니다. 병렬 호출, 캐싱, SSE 스트리밍으로 실시간성과 비용 효율을 함께 개선했습니다.
#RAG#LLM
140005분
AI로 로그인 이상 징후 탐지하기: AWS Bedrock 기반 로그인 보안 관제 자동화
AI로 로그인 이상 징후 탐지하기: AWS Bedrock 기반 로그인 보안 관제 자동화
AWS Bedrock으로 로그인 이상 징후를 자동 분석하는 관제 체계를 구축했습니다. 비정상 로그인 정황 파악과 대응 속도를 높이고 운영 효율을 개선했습니다.
#AWS Bedrock#LLM
60005분
휴먼의 'AI 학습'은 이렇게 #2: DeepLearning.ai (& pro)
휴먼의 'AI 학습'은 이렇게 #2: DeepLearning.ai (& pro)
DeepLearning.ai의 교육 구조와 Pro 구독, Short Course 중심 구성을 정리했습니다. 최신 AI·LLM·Agents 학습에 유용한 실무형 MOOC로 소개했습니다.
#LLM#ChatGPT
58005분
Amazon Bedrock을 활용한 피처링의 소셜 미디어 콘텐츠 분석 시스템
Amazon Bedrock으로 소셜 미디어 콘텐츠를 분석하는 멀티 에이전트 시스템 구축 사례를 소개했습니다. 스트리밍 처리와 브랜드 정규화, 모니터링 체계를 통해 확장성과 운영성을 높였습니다.
#Amazon Bedrock#LLM
31005분
Enterprise Agentic AI를 위한 Amazon Bedrock AgentCore Built-in Tools: Code Interpreter and Browser Tool
Amazon Bedrock AgentCore의 Code Interpreter와 Browser Tool을 소개했습니다. LLM이 실행과 검증을 통해 행동하는 Agentic AI로 확장되는 구조를 설명했습니다.
#Amazon Bedrock#LLM
33005분
어떤 광고가 돈이 될까? AI 기반 광고 수익 최적화 (SK AI SUMMIT 발표)
어떤 광고가 돈이 될까? AI 기반 광고 수익 최적화 (SK AI SUMMIT 발표)
OpenRTB 기반 광고 플랫폼에서 수익 최적화를 위해 휴리스틱, MAB, GMM을 단계적으로 진화시켰습니다. AWS MLOps와 이상 탐지로 실시간 보정까지 연결해 광고 매출 효율을 높였습니다.
#LLM#AWS
43005분
우리 회사 데이터로 바로 움직이는 대화형 서비스, 하이웍스 AI채팅
하이웍스 AI채팅의 기본 사용법과 활용 팁을 정리한 글입니다. 회사 데이터를 바탕으로 일정·메일·문서를 자연어로 조회하는 방법을 소개했습니다.
#LLM#검색
52005분
n8n 기반 Slack 멀티 에이전트 구현기 \:\ 프로필 업데이트, GA4 분석, 메시지 검색 등 5가지 실전 사례
n8n 기반 Slack 멀티 에이전트 Friday 구현 사례를 소개했습니다. 자연어를 분류해 여러 전문 에이전트로 분기하고, 복합 요청 한계를 ReAct로 보완하려 했습니다.
#n8n#Slack
19005분
n8n으로 구축한 Slack 멀티 에이전트 구현기 \:\ 프로필 업데이트, GA4 분석, 메시지 검색 등 5가지 실전 사례
n8n으로 Slack 멀티 에이전트 봇 Friday를 구현한 사례를 소개했습니다. 라우터-전문가 구조로 프로필 변경, GA4 분석, 메시지 검색을 자동화하고 ReAct 확장도 제안했습니다.
#n8n#Slack
54005분