생성형 AI를 다루는 기술에 대하여
생성형 AI를 다루기 위한 LLM 원리와 프롬프트 엔지니어링의 핵심을 정리했습니다. 랭체인, RAG, ReAct 같은 확장 방법으로 더 지능적인 애플리케이션을 만드는 방향도 소개했습니다.
#LLM#prompt engineering
35005분
새로운 기술 블로그가 추가되었어요
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에이닷, 주변 맛집 추천해줘!
에이닷 홈 에이전트에 function call을 도입해 음식점·카페 추천 기능을 강화한 사례를 다뤘습니다. 사용자 발화와 실시간 API를 연결해 맥락 기반 추천을 제공하기 위해 프롬프팅과 fine-tuning을 반복했습니다.
#LLM#function call
16005분
상태 관리 라이브러리 vanilla-store
vanilla-store를 만든 배경과 내부 구조를 소개한 글입니다. React 외부 상태 동기화, 선택적 구독, 불필요한 리렌더링 완화가 핵심입니다.
#React#state management
38005분
복잡한 웹 페이지도 개발자 없이 만드는 웹 빌더 “에디터” 개발기 (1)
비개발 직군도 웹 페이지를 만들 수 있는 에디터를 도입한 배경과 개발 과정을 소개했습니다. 반복 수정과 재개발 문제를 블록 조합형 구조로 줄이고 제작 효율을 높였습니다.
#웹 빌더#에디터
59005분
AI 개발을 위해 꼭 필요한 ‘GPU’란? 개념부터 서비스 추천까지 완벽 정리!
AI 개발을 위해 꼭 필요한 ‘GPU’란? 개념부터 서비스 추천까지 완벽 정리!
GPU의 기본 개념과 CPU와의 차이, AI에서 중요한 이유를 정리한 글입니다. GPU 서버를 효율적으로 쓰는 서버호스팅과 코로케이션 서비스도 함께 소개했습니다.
#GPU#ML
22005분
승하차 타이밍을 놓치지 않는 방법 - 27편 - 대중교통 승하차 알림
승하차 타이밍을 놓치지 않는 방법 - 27편 - 대중교통 승하차 알림
대중교통 이용 중 하차 타이밍을 놓치는 문제를 줄이기 위한 승하차 알림 기능을 소개했습니다. 이동 중 다른 활동에 집중해도 내릴 시점을 놓치지 않도록 돕는 내용입니다.
#mobile
54005분
![[Tech 세미나] Docker를 활용한 효율적 개발 및 보안전략](https://devocean.sk.com/thumnail/2024/9/19/2b06702e695e891aade8dafd0c3cf84f4740804454434c39d7741d56725998b0.png)
[Tech 세미나] Docker를 활용한 효율적 개발 및 보안전략
Docker를 활용한 효율적 개발과 보안 전략을 소개하는 Tech 세미나입니다.\nInner Loop, 이미지 빌드 Best Practices, Docker Scout와 Build Cloud를 다룹니다.
#Docker#보안
18005분
라이브 게임 에셋 관리 개선기 - 2.메모리 사용 절감
라이브 게임의 메모리 증가 원인을 프로파일링으로 분석하고, 불필요 리소스 정리와 압축 설정 통일로 사용량을 줄였습니다. 결과적으로 클라이언트 메모리는 약 30%, 앱 용량은 약 26% 감소했습니다.
#Unity#iOS
31005분
모든 연결을 새롭게, if(kakaoAI)2024
2024년 카카오 개발자 컨퍼런스 if(kakao) 2024 소식을 전해드립니다. 일정과 장소를 안내하는 행사 공지입니다.
#컨퍼런스#kakaoAI
20005분
올리브영에서는 프론트엔드 개발자들이 이런 고민을 하는군요?
올리브영 프론트엔드 조직이 FEConf 2024 후원과 부스 운영으로 기술 브랜딩과 외부 소통을 강화했습니다. 부스 방문과 블로그 유입 성과를 얻으며, 현장 피드백도 서비스와 콘텐츠 개선에 활용했습니다.
#컨퍼런스#테크 블로그
32005분
에이닷 RAG 기능 개발을 위한 Qdrant 벡터 DB 구축 (from source tarball)
에이닷 RAG 기능을 위해 온프레미스 Qdrant VectorDB를 소스 컴파일 방식으로 구축한 과정을 소개했습니다. Rust 환경 준비부터 클러스터 구성과 Web UI 배포까지의 절차를 정리했습니다.
#RAG#Qdrant
31005분
API 상품 연동 실패율을 줄일 수 있는 방법은?
API 상품 연동 실패 사유를 내부 차단과 제휴사 응답으로 나눠 분석했습니다. 실패 사유를 가이드화한 화면과 자동 재처리로 조치율을 높인 사례를 소개했습니다.
#REST API#API
27005분