
RAG, 들어는 봤는데… 내 서비스엔 어떻게 쓰지?
RAG의 필요성과 동작 원리를 설명하고, 교육 운영 시스템에 적용한 구현 사례를 정리했습니다. 6단계 구현 가이드와 색인·검색 설계 포인트도 함께 소개했습니다.
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RAG의 필요성과 동작 원리를 설명하고, 교육 운영 시스템에 적용한 구현 사례를 정리했습니다. 6단계 구현 가이드와 색인·검색 설계 포인트도 함께 소개했습니다.
SourceDeploy API로 배포를 시작하고 상태를 폴링해 결과를 확인하는 방법을 다루었습니다. Cloud Functions와 메일 발송을 연결해 성공·실패 알림을 자동화했습니다.

NeurIPS 2025에서 다뤄진 AI 가드레일 연구 흐름을 정책 코드화, 멀티모달 안전성, 프롬프트 인젝션 방어 관점에서 정리했습니다. 실서비스에서 안전성과 사용성을 함께 만족시키는 방향으로 가드레일이 진화하고 있음을 설명했습니다.


바이브코딩은 프로토타입에는 유용하지만, 프로덕션에서는 이해·유지보수·보안 비용이 커질 수 있습니다. 설계는 사람이 먼저 하고 반복 구현과 검수 보조에 AI를 활용하는 방식이 적합했습니다.


바이브코딩은 프로토타입과 반복 작업에서 강력했지만, 실제 프로젝트에서는 이해와 검증 비용이 더 컸습니다. 그래서 설계는 사람이 하고 구현 일부만 AI에 맡기는 방식으로 전환했습니다.
매월 반복되던 무이자 할부 업로드를 AI OCR과 자동 파이프라인으로 전환한 사례입니다. 사람의 최종 승인과 재시도, 슬랙 알림을 더해 운영 리스크를 줄였습니다.

엔터프라이즈 LLM 서비스에서 파인 튜닝, 청킹, 복잡한 워크플로를 덜어내고 단순한 구조를 선택한 사례를 다뤘습니다. 문서 참조, 검색 후 자르기, ReAct 조합으로 응답률을 높인 운영 경험을 공유했습니다.
공정 개선 단계에서 발생하는 문제를 공정별로 나눠 살펴보는 제조 AI 가이드북을 소개했습니다. 프로세스 마이닝 등 AI 솔루션을 어떻게 적용할지 판단하는 기준을 제시했습니다.


에이전틱 AI의 구조와 동작 방식을 OpenClaw와 MoltBook 사례로 설명했습니다. 자율성이 커질수록 보안 통제와 거버넌스가 중요하다는 점을 짚었습니다.
모노레포 프론트엔드에서 i18next와 Lokalise를 연동해 다국어 시스템을 구축한 과정을 공유했습니다. 동적 import를 넘어 정적 import와 빌드 타임 언어 분리로 번들 크기와 로딩 시간을 줄였습니다.

AI 코딩 에이전트를 통제와 자율의 균형 속에서 다루는 MoAI-ADK 개발기를 소개했습니다. TDD와 스펙 주도 개발로 환각, 컨텍스트 손실, 코드 품질 문제를 줄이는 방법을 다뤘습니다.

메리츠증권은 규제 준수와 성능을 함께 만족하는 AWS 기반 차세대 증권 플랫폼을 설계했습니다. EKS, MSK, ElastiCache, OpenSearch, Flink와 오픈소스 도구를 결합해 실시간 처리와 운영 자동화를 강화했습니다.