
RAG를 활용한 검색 서비스 만들기
동네생활 게시글과 댓글에서 업체 추천 정보를 찾아 RAG 기반 검색 서비스로 연결했습니다.\n벡터 검색, LLM 요약, 적절성 필터링을 거쳐 신뢰도 높은 추천 결과를 제공했습니다.

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2025년 웹 개발의 핵심 트렌드 5가지를 정리한 글입니다. AI 도구, JAMstack, Utility-First CSS, WebAssembly, VUI의 활용과 전망을 소개했습니다.


LLM 파인튜닝에서 배치 크기, 시퀀스 길이, 메모리 최적화 기법의 영향을 실험 기반으로 정리했습니다.\nGPU 제약과 데이터 특성에 맞춰 직접 실험하며 최적값을 찾는 접근을 강조했습니다.

아마존 베드락을 활용해 사내 지식저장소를 구축하고 AI챗봇과 코드리뷰봇을 개발한 경험을 공유했습니다. 업무도우미 AI봇에 춘식이 요소를 더한 소개 글입니다.


여러 LLM의 응답을 계층적으로 결합해 최종 답변 품질을 높이는 MoA 기법을 소개했습니다. 기존 모델을 바꾸지 않고도 성능과 비용 효율성을 동시에 개선할 수 있음을 설명했습니다.


Claude MCP를 활용해 엔지니어링 업무를 자동화하는 방법을 소개했습니다. 최신 정보 검색, README 생성, Git 제어, Slack 작업 예시와 함께 서버 설정 흐름을 정리했습니다.


NeMo Guardrails는 LLM 응답을 YAML 또는 Python 규칙으로 제어하는 오픈 소스 툴킷입니다. 안전한 응답 필터링과 비즈니스 규칙 적용 예시를 함께 소개했습니다.


2025년 DevOps 트렌드 4가지를 정리했습니다. AI 에이전트, FinOps, 인프라 자동화, 정책 기반 거버넌스의 확산을 다뤘습니다.


2025년 DevOps 트렌드 4가지를 소개하며 AI 에이전트, FinOps, 인프라 자동화, 정책 기반 거버넌스를 정리했습니다. 특히 기술팀의 역할 확대와 자동화·컴플라이언스 중요성을 강조했습니다.
카카오모빌리티 사내 AI 해커톤 AI 카모톤의 운영 과정과 수상작 사례를 소개했습니다. 짧은 기간에 AI 도구로 프로토타입을 만들고 교육·심사·회고까지 진행한 행사였습니다.


n8n, Gmail, OpenAI, Notion을 연동해 이메일 분류와 저장을 자동화한 사례를 소개했습니다. 반복 문의 대응 효율을 높이되, 정확도와 비용·보안 관리가 중요하다고 정리했습니다.

DAN 24 DEVIEW 세션 영상이 공개되었습니다. 웹 성능 개선, 결제 시스템, AI 추천, 검색, 모델 서빙 주제를 정리해 소개했습니다.