코드 생성 및 Agentic RAG 작업 중심의 특정 도메인을 위한 LLM 비교 평가【후편】
코드 생성과 Agentic RAG에서 최적 LLM이 다르다는 점을 비교 평가로 정리했습니다. 이기종 파이프라인과 안정성·비용을 함께 고려한 모델 선택이 중요하다고 제시했습니다.
#LLM#RAG
1600
필터 1
Semantic Search 만으로는 번역 품질이 해결되지 않았던 이유
Semantic Search로는 번역 키의 용어 일관성을 충분히 살리기 어려웠습니다. 문장 유사도보다 정확한 용어 재사용에 맞춰 검색 방식을 바꾸는 것이 더 효과적이었습니다.
#검색#LLM
500
Claude Skills로 기술 콘텐츠 품질 관리 자동화하기
Claude Skills로 기술 블로그 리뷰 자동화를 시도한 과정과 한계를 정리했습니다. 컨텍스트 최적화와 단계적 프롬프트로 리뷰 품질을 개선한 경험을 공유했습니다.
#Claude#자동화
13700
Kiro Subagent 를 활용한 구조화된 AI 개발 워크플로우 구축
Kiro Subagent와 멀티 에이전트 구성을 활용해 개발 워크플로우를 구조화하는 방법을 소개했습니다. 코드 리뷰, QA, 문서화를 분리해 품질과 보안을 체계적으로 높이는 흐름을 설명했습니다.
#LLM#prompt
10900
AI 기반 계약 검토 자동화와 마이리얼트립 서비스정책실의 선택
계약 검토의 병목을 판단이 아닌 사실 확인에서 찾고, AI로 반복 작업을 구조화했습니다. 사람은 판단에 집중하고 기술은 준비 작업을 맡는 방식으로 검토 흐름을 재설계했습니다.
#LLM#자동화
10700
Prompt Engineering 이후의 시대 : 프롬프트 중심 설계는 왜 한계에 도달했고, 무엇이 그것을 대체하는가
프롬프트 중심 설계가 왜 한계에 도달했는지 설명하고, 의도·정책·관측 기반 아키텍처로의 전환을 제안했습니다. 프롬프트는 주인공이 아니라 시스템이 생성하는 결과물로 다뤄야 한다고 강조했습니다.
#LLM#prompt
10400
CES 2026 NotebookLM 100% 활용 가이드
CES 2026 혁신상 452개를 NotebookLM으로 분석·정리해 실무 결과물로 바꾸는 활용 가이드를 소개했습니다. 메가 트렌드 추출, 제품 선별, 비교표 작성까지 바로 쓸 수 있는 프롬프트를 제공합니다.
#Generative AI#NotebookLM
17500
Velopers 추천광고
쿠팡 파트너스
개발자를 위한 인기 상품을 확인해 보세요
이 게시물은 쿠팡 파트너스 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액의 수수료를 제공받습니다.
#개발자#노트북#컴퓨터
![[2.12 마감/2.27 추가 모집] 코딩은 몰라도 자동화는 하고 싶어: 비전공자를 위한 n8n AI 워크플로 자동화 입문](https://tech.goorm.io/wp-content/uploads/2026/01/BLOG_thumbnail-1.jpg)
[2.12 마감/2.27 추가 모집] 코딩은 몰라도 자동화는 하고 싶어: 비전공자를 위한 n8n AI 워크플로 자동화 입문
비개발 직군을 위한 n8n 업무 자동화 워크숍을 소개했습니다. 구글 시트 분석과 이메일 분류 실습으로 코딩 없이 워크플로를 설계하는 방법을 다뤘습니다.
#n8n#자동화
3600
나만의 맞춤법 검사기 만들기: 개발 과정과 노하우 공유
한컴오피스 맞춤법 검사기 자체 개발을 검토한 하이브리드 교정 프로젝트를 소개했습니다. 규칙 기반 교정과 KoBART, 검증 필터로 과교정을 줄이는 과정을 공유했습니다.
#Python#LLM
12200
개발자는 AI에게 대체될 것인가
AI가 개발자를 완전히 대체하기보다 업무의 일부를 재정의하고 위임하는 방향으로 바꾸고 있습니다. 좋은 추상화와 위임 경계를 설계하는 능력이 AI 시대 개발자의 핵심 역량이라고 설명합니다.
#자동화#추상화
25600
엔터프라이즈 LLM 서비스 구축기 1: 컨텍스트 엔지니어링
대규모 LLM 서비스에서 프롬프트보다 컨텍스트 설계가 더 중요하다는 점을 설명했습니다.\n필요한 도구와 정보만 단계적으로 주입해 성능 저하와 환각을 줄인 방법을 공유했습니다.
#LLM#RAG
11300
스탠퍼드 대학교는 왜 ‘코딩 말고 다른 것’을 가르치기 시작했을까?
생성형 AI 시대에는 코딩보다 문제 정의와 검증의 중요성이 커졌습니다. AI를 잘 쓰는 조직일수록 판단과 책임의 역할을 더 분명히 해야 했습니다.
#LLM#prompt
14700
Claude Code 컨텍스트 최적화 가이드
Claude Code에서 컨텍스트가 길어질수록 응답 품질이 떨어지는 문제를 설명했습니다. CLAUDE.md, 프롬프트 간결화, 작업 분할, 내장 명령어로 컨텍스트를 관리하는 방법을 정리했습니다.
#Claude Code#LLM
19400
Strands Agent SOPs 소개 – AI 에이전트를 위한 자연어 워크플로우
AI 에이전트 워크플로우를 자연어 SOP로 표준화하는 Strands Agent SOPs를 소개했습니다.\n제어와 유연성의 균형, 체이닝, MCP·Claude Skills 연동 예시를 설명했습니다.
#LLM#prompt
5900