LLM을 이용한 서비스 취약점 분석 자동화 #1
LLM으로 서비스 취약점 분석을 자동화한 과정과, 대용량 코드·정확도·비용·지속 가능성 문제를 해결한 방법을 공유했습니다.\nMCP, SAST, Multi-Agent, Open Model을 조합해 실용적인 분석 체계를 만든 사례였습니다.
#LLM#MCP
125005분
필터 1
채널 AI팀은 왜 새로운 ML 모델 벤치마크가 필요로 했을까?
채널 AI팀은 왜 새로운 ML 모델 벤치마크가 필요로 했을까?
채널 AI팀이 RAG 검색 성능을 평가하기 위해 자체 리트리벌 벤치마크를 만든 과정을 소개했습니다. 외부 벤치마크 한계를 보완하고 hybrid search 성능 개선도 확인했습니다.
#ML#RAG
0005분
채널 AI팀은 왜 새로운 ML 모델 벤치마크가 필요로 했을까?
AI 모델 성능 비교를 위해 상담 도메인에 맞는 리트리벌 벤치마크를 직접 제작했습니다. 벡터 검색과 BM25를 결합한 하이브리드 검색의 개선 효과도 정량적으로 확인했습니다.
#ML#RAG
10005분
Amazon Bedrock AgentCore Memory: 기억하는 AI 에이전트 만들기
Amazon Bedrock AgentCore Memory로 LLM의 Statelessness를 보완하는 기억 시스템을 소개했습니다. 단기·장기 기억, 자동 검색, 대화 분기를 통해 기억하는 AI 에이전트를 구현하는 방법을 설명했습니다.
#AWS#LLM
60005분
AWS re:Invent 2025 1부 : AI 에이전트 시대를 연 핵심 발표 정리
AWS re:Invent 2025의 핵심 키노트와 신규 발표를 정리한 글입니다. AI 인프라 확장과 에이전트 시대를 위한 AWS의 방향을 요약했습니다.
#AWS#LLM
66005분
안전은 기본, 비용 절감은 덤: 별도 가드레일이 필요한 이유
시스템 프롬프트에 안전 규칙을 몰아넣는 방식의 한계와 부작용을 설명했습니다. 별도 가드레일을 두면 안전성, 비용, 운영성을 함께 개선할 수 있다고 정리했습니다.
#LLM#prompt
75005분
LINE Games의 AI Agent를 통한 게임 퍼블리싱 가속화 여정
LINE Games가 Amazon Bedrock 기반 AI Agent로 퍼블리싱 기술 지원을 자동화한 사례입니다. 문서 수집·정제·검색을 고도화하고 스트리밍과 캐싱으로 응답 속도와 운영 효율을 높였습니다.
#LLM#RAG
59005분
'우리는 이미 만들고 있었다' - 개발조직 AI 리얼스토리(2025년판)
'우리는 이미 만들고 있었다' - 개발조직 AI 리얼스토리(2025년판)
외부 LLM을 활용해 서비스 가치와 개발 생산성을 높인 개발조직의 AI 사례를 정리했습니다. 모델 경쟁보다 데이터와 운영 피드백을 누적 자산으로 삼는 전략을 강조했습니다.
#LLM#RAG
99005분
셀트리온제약의 의약품 공급망 관리 강화를 위한 멀티 에이전트 시스템 구축 여정
셀트리온제약이 S&OP 회의 질의 대응을 위해 멀티 에이전트 AI 시스템을 구축했습니다. RAG, Text-to-SQL, 웹 검색을 결합해 평균 1분 이내 응답과 약 90% 정확도를 확보했습니다.
#멀티 에이전트#RAG
83005분
한컴 성장사이 ①: 2025년 한컴 개발문화 회고 – 테크세미나 운영기
한컴 전사 테크세미나의 기획 배경과 운영 과정을 회고했습니다. 내부 설문을 바탕으로 주제를 정하고 행사 운영을 고도화한 경험을 공유했습니다.
#AI Agent#지식그래프
64005분
AWS Well-Architected Generative AI Lens로 생성형 AI 워크로드 제대로 설계하기
AWS Well-Architected Generative AI Lens로 생성형 AI 워크로드를 설계·운영하는 방법을 정리했습니다. PoC를 프로덕션으로 옮길 때 필요한 보안, 성능, 비용, 운영 관점을 점검할 수 있습니다.
#AWS#LLM
26005분
Strands Agents 및 AgentCore와 함께하는 바이오-제약 연구 어시스턴트 구현하기
Strands Agents와 여러 AWS 서비스를 결합해 생명과학 연구 어시스턴트를 구축했습니다. 내부 데이터 분석, RAG 검색, 단백질 설계, 서버리스 배포까지 통합했습니다.
#AWS Bedrock#MCP
35005분