새로운 기술 블로그가 추가되었어요

필터 1
AI Agent 개발 경진대회
교보DTS
기타

AI Agent 개발 경진대회

AI Agent 개발 경진대회 안내문입니다. 참가 대상, 주제, 평가 기준, 시상 내역과 신청 방법을 공지했습니다.

#LLM#회의
58005분
국내 AI 노트 4대장 비교 분석 : 에이닷 노트 부터 클로바 노트까지 완벽비교
데보션
AI

국내 AI 노트 4대장 비교 분석 : 에이닷 노트 부터 클로바 노트까지 완벽비교

국내 AI 노트 서비스 4종의 전사, 요약, 다국어, 협업 기능을 비교했습니다. 용도에 맞게 선택하면 회의록과 학습 정리를 더 효율적으로 할 수 있습니다.

#LLM#NLP
349005분
백엔드 개발자의 시선으로 풀어본 LLM 내부 동작 원리: 6단계로 쉽게 이해하기
카카오페이
AI

백엔드 개발자의 시선으로 풀어본 LLM 내부 동작 원리: 6단계로 쉽게 이해하기

LLM이 입력을 받아 답변을 생성하기까지의 내부 동작을 6단계로 나눠 쉽게 설명했습니다. 백엔드 개발자가 프롬프트와 활용 방식을 이해하는 데 필요한 핵심 흐름을 정리했습니다.

#LLM#자연어처리
332005분
에이닷 앱 성능 검증기: "빠르다"를 숫자로 증명하기까지
데보션
백엔드

에이닷 앱 성능 검증기: "빠르다"를 숫자로 증명하기까지

에이닷 v4.0의 성능을 기능별 지표와 SLO로 나눠 객관적으로 검증했습니다.\nWebView, LLM, 비동기 작업 특성에 맞춘 기준과 측정 절차도 함께 정리했습니다.

#LLM#SLO
61005분
Text2SQL은 왜 자꾸 틀릴까?
데보션
AI

Text2SQL은 왜 자꾸 틀릴까?

LLM 기반 Text-to-SQL의 오류 유형과 빈도를 정리하고, 기존 수리 방식의 한계를 분석했습니다. 규칙 기반 감지와 LLM 보조 수정을 결합한 MapleRepair의 실무적 효과를 소개했습니다.

#LLM#SQL
118005분
엔터프라이즈 AI 에이전트 성능 평가 가이드 \:\ 인포그랩 NEXA의 LLM-as-a-Judge 실전 적용 사례
인포그랩
AI

엔터프라이즈 AI 에이전트 성능 평가 가이드 \:\ 인포그랩 NEXA의 LLM-as-a-Judge 실전 적용 사례

엔터프라이즈 AI 에이전트는 전통적인 LLM 평가만으로는 충분히 측정하기 어려웠습니다. NEXA는 LLM-as-a-Judge로 도구 정확성과 효율성을 평가하는 방식을 적용했습니다.

#LLM#RAG
19005분
엔터프라이즈 AI 에이전트 성능 평가 가이드 \:\ 인포그랩 NEXA의 LLM-as-a-Judge 실전 적용 사례
인포그랩
AI

엔터프라이즈 AI 에이전트 성능 평가 가이드 \:\ 인포그랩 NEXA의 LLM-as-a-Judge 실전 적용 사례

엔터프라이즈 AI 에이전트는 전통적 LLM 평가만으로는 성능 측정이 어려워 전용 평가가 필요했습니다. NEXA는 Langfuse의 LLM-as-a-Judge로 도구 정확성과 효율성을 함께 평가했습니다.

#LLM#RAG
60005분
Qwen Code 에 코드 규칙을 적용해보기
데보션
AI

Qwen Code 에 코드 규칙을 적용해보기

Qwen Code에 `Qwen.md` 규칙을 적용해 회사 맞춤형 코드 수정을 유도하는 방법을 소개했습니다. 폐쇄망 환경에서도 규칙 기반 자동 수정을 활용하는 흐름을 보여주었습니다.

#LLM#Cursor
102005분
[에이닷 4.0 QE 여정2] SPeCTRA 2.0 - 제5원소 Memory
데보션
AI

[에이닷 4.0 QE 여정2] SPeCTRA 2.0 - 제5원소 Memory

SPeCTRA 2.0에 Memory를 제5원소로 포함한 배경과 의미를 정리했습니다. 시퀀스·페르소나·시간 기반 검증과 Memory Safety 전략까지 소개했습니다.

#LLM#Memory
39005분
Context Engineering: AI 시대의 새로운 핵심 역량
데보션
AI

Context Engineering: AI 시대의 새로운 핵심 역량

Context Engineering을 LLM 성능을 높이는 핵심 역량으로 정리하고 Prompt Engineering과의 차이를 설명했습니다. Cursor AI와 Claude Code 사례를 통해 실무 적용 방식과 컨텍스트 관리 방법을 소개했습니다.

#LLM#prompt
109005분
무슨사이(MUSNSAI) AI 해커톤 운영기: AI와 함께, 코드가 워킹한다
무신사
AI

무슨사이(MUSNSAI) AI 해커톤 운영기: AI와 함께, 코드가 워킹한다

무신사 엔지니어링이 AI 해커톤 무슨사이를 통해 사람과 AI의 협업 문화를 실험했습니다. 경쟁보다 학습을 강조하며 실제 개발과 운영에 AI를 녹여낸 사례를 소개했습니다.

#LLM#Cursor
185005분
PlayMCP: 제로부터 시작하는 MCP 플랫폼 개발
카카오
AI

PlayMCP: 제로부터 시작하는 MCP 플랫폼 개발

PlayMCP를 제로부터 개발한 소개 글입니다. AI가 자연스러운 대화를 구현하는 흐름 속에서 MCP 플랫폼 개발 배경을 설명합니다.

#MCP#LLM
104005분