Text2SQL이 어려운 이유
Text2SQL이 왜 어려운지 명시적·암묵적 맥락, 사용자 의도, SQL 방언 차이 관점에서 정리했습니다. ERP 데이터 시각화 Agent 맥락에서 실무적으로 고려할 점도 함께 짚었습니다.
#LLM#RAG
106005분
새로운 기술 블로그가 추가되었어요
필터 1
AI 개발 시대, DevSecOps가 기본값인 이유
AI 생성 코드와 잦은 릴리즈로 보안 위험이 커지면서 DevSecOps가 기본값으로 주목받았습니다. 개발 초기부터 보안을 내재화하고 AI 기반 도구로 취약점 탐지와 대응 속도를 높이는 내용입니다.
#LLM#DevSecOps
17005분
AI 개발 시대, DevSecOps가 기본값인 이유
AI 생성 코드의 취약점과 보안 부채를 줄이기 위해 DevSecOps가 필수로 강조되었습니다.\nAI 기반 보안 도구와 휴먼 인 더 루프, 워크플로 정비가 핵심으로 제시되었습니다.
#LLM#DevSecOps
93005분
A2A 기반 Recipe Agent 개발기
A2A 기반 Recipe Agent 개발기
A2A와 Genkit으로 레시피 추천용 AI 에이전트를 구축한 사례를 공유했습니다. 의미 판단은 AI에 맡기고 계산과 최적화는 코드와 인프라로 분리해 성능을 높였습니다.
#A2A#LLM
0005분
A2A 기반 Recipe Agent 개발기
A2A와 Genkit으로 레시피 추천용 AI 에이전트를 구축한 과정을 다뤘습니다. 330만 건 비교 문제를 필터링, 프롬프트 최적화, 병렬 인프라로 해결했습니다.
#A2A#Genkit
10005분
프롬프트 튜닝 100시간 vs DSPy 30분, 당신의 선택은?
DSPy를 활용한 프롬프트 최적화와 자동화 방법을 소개했습니다. 반복 평가와 비교 실험을 코드로 줄여 LLM 품질 관리에 적용할 수 있었습니다.
#prompt#LLM
140005분
생성형 AI를 활용하여 자동차 소프트웨어 요구사항을 위한 테스트 케이스 생성하기
자동차 소프트웨어 요구사항이 방대해지면서 테스트 케이스 생성과 검증의 부담이 커졌습니다. 생성형 AI와 VEW를 결합해 분류와 테스트 케이스 생성을 자동화하고, 인간 검토를 거쳐 정확도를 유지했습니다.
#AWS#Amazon Bedrock
70005분
"페이지니가 찾아올게요" 금융 AI 컨시어지, 페이지니
카카오페이의 금융 AI 컨시어지 페이지니 개발 경험을 공유했습니다. AWS Bedrock 멀티 에이전트와 STT, RAG로 맞춤형 금융 추천을 구현했습니다.
#AWS#LLM
79005분
LLM 품질 평가 SPeCTRA , 채팅플러스 검증 도입으로 본 확장의 첫걸음
LLM 품질 평가 도구 SPeCTRA를 채팅플러스 검증에 확장 적용한 사례를 소개했습니다. Postman 자동화와 Judge 프롬프트 튜닝으로 커버리지와 효율을 높였습니다.
#LLM#Postman
84005분
FTN 팀의 고객 맞춤형 숙소 상세정보 생성
가족 여행객에게 필요한 숙소 상세정보를 AI로 자동 생성하는 멀티 에이전트 방식을 소개했습니다. 수작업 한계를 넘어 전환율 향상과 대규모 콘텐츠 생성을 달성했습니다.
#LLM#ChatGPT
77005분
SRE 3.0 - AI가 바꾸는 장애 대응·신뢰성·운영 패러다임
AI가 SRE를 장애 대응자에서 예측·자동화 중심의 운영 전략가로 바꾸고 있습니다. 메르카리 사례처럼 품질 검증과 안전장치를 갖춘 인간-AI 협업이 중요합니다.
#SRE#AIOps
80005분
RAG 파이프라인과 사고의 사슬(CoT) 프롬프팅을 활용한 최종 답변 출력 예시
RAG 파이프라인과 CoT 프롬프팅으로 최종 답변만 추출하는 예시를 설명했습니다. LangChain 체인, 프롬프트 설계, 출력 파서 구성과 복합 질의 처리 흐름을 다뤘습니다.
#RAG#prompt
79005분