RFP 작성 에이전트 — 아직도 작년 RFP 복사해서 고쳐 쓰고 계신가요?
RFP 작성 에이전트 — 아직도 작년 RFP 복사해서 고쳐 쓰고 계신가요?
AI 기반 제안서 평가에서는 명확하고 빠짐없는 RFP가 공정한 평가의 기준이 됩니다. 조직 내부 발주 자산을 활용해 초안을 만들고 누락·모호성을 점검하는 방안을 소개합니다.
#RFP#AI 에이전트
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채팅으로 디자인하는 AI, 실제로 쓸까? — A/B 테스트와 사용자 행동 분석기
채팅으로 디자인하는 AI, 실제로 쓸까? — A/B 테스트와 사용자 행동 분석기
AI 디자이너 MVP의 A/B 테스트와 발화 분석으로 이탈 원인을 기능 미지원·응답 지연으로 구분했습니다. 도구별 우선순위와 캔버스 맥락 활용 가설을 도출해 응답시간 개선과 제품 방향 논의에 반영했습니다.
#LLM#AI 에이전트
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![[케클러 인터뷰 시리즈] #6 - 백업만으로는 부족하다, 공공 DR의 새로운 기준](https://img1.daumcdn.net/thumb/R800x0/?scode=mtistory2&fname=https%3A%2F%2Fblog.kakaocdn.net%2Fdna%2Fbx8imt%2FdJMcaf9vsYi%2FAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAG-bqBSNblrowotEsuWybe8x07TBZNyETZNX9WMWSZMC%2Fimg.png%3Fcredential%3DyqXZFxpELC7KVnFOS48ylbz2pIh7yKj8%26expires%3D1793458799%26allow_ip%3D%26allow_referer%3D%26signature%3D907HPtK3o7MQvyWoaYjjrCZAo7M%253D)
[케클러 인터뷰 시리즈] #6 - 백업만으로는 부족하다, 공공 DR의 새로운 기준
공공 DR을 데이터 백업이 아닌 서비스 전체의 복구 역량으로 설명했습니다. 등급별 아키텍처와 훈련, AI 워크로드 복구 전략을 다뤘습니다.
#DR#공공클라우드
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AI 영상 제작을 배포 파이프라인처럼: DevOps 회사가 DemoCut을 만드는 이유
n8n 숏폼 자동화의 한계를 넘어, 컷 단위 AI 영상 도구 DemoCut을 개발한 배경을 소개했습니다. 사람의 피드백과 형식 표준화, 사내 도그푸딩으로 지속 가능한 영상 제작 흐름을 검증했습니다.
#DemoCut#n8n
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팀이 신뢰할 수 있는 AI 분석 환경 만들기: 추천팀의 컨텍스트 설계
추천팀은 AI 에이전트가 지침 문서를 바탕으로 SQL을 작성하고 Hadoop에서 분석하도록 구성했습니다. 로그 접근 방법과 분석 기준을 컨텍스트로 설계해 신뢰 가능한 분석 환경을 만들고자 했습니다.
#AI 에이전트#SQL
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럭키의 축하 방문…어피닛 주인공들과 함께 한 북토크 현장
어피닛의 기업사 『매스니치 서바이벌』 북토크에서 인도 시장과 책의 취재·서술 방식을 나눴습니다. 성과뿐 아니라 시행착오와 다양한 관점을 담은 기업사 제작 과정을 소개했습니다.
#북토크#기업사
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손가락 튕기기로 LLM 비용 줄이기
SNAP은 LLM 로그를 작업별로 분류하고 소형 모델 학습 후보를 자동 발굴했습니다. 신뢰도 기반 폴백으로 품질을 유지하며 검증된 요청부터 LLM 비용을 줄였습니다.
#LLM#fine-tuning
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쿠팡 파트너스
개발자를 위한 서적을 확인해 보세요
이 게시물은 쿠팡 파트너스 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액의 수수료를 제공받습니다.
#개발서적#프로그래밍
데이터센터 보안 | CCTV 이상의 물리·정보·운영보안
데이터센터 보안을 물리·정보·운영보안으로 구분하고 사업자와 고객의 책임 경계를 설명했습니다. CCTV 여부보다 법정 보호조치, 인증기준, 기록·관제 절차를 함께 확인해야 합니다.
#데이터센터#물리보안
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상태 전이마다 테스트가 없으면, 운영 가이드가 빌드되지 않습니다
상태 전이·운영 안내·테스트 참조를 YAML 선언으로 통합하고 CI에서 검증했습니다. 테스트 없는 전이와 잘못된 참조를 빌드 단계에서 차단해 가이드 신뢰성을 높였습니다.
#YAML#CI/CD
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ParallelCluster 잘 쓰고 있는데, 왜 AWS PCS인가? (2부) — 워크로드별 적용과 전환 실전 가이드
AWS PCS의 관리형 Slurm 운영과 멀티 큐 자원 공유가 CFD/CAE·분산 학습에 주는 변화를 설명했습니다. ParallelCluster 환경은 스토리지를 공유하는 blue/green 방식으로 안전하게 전환할 수 있습니다.
#AWS PCS#Slurm
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경량 언어모델의 종류와 장점, 한계
경량 언어모델의 종류와 메모리·비용·로컬 배포 측면의 장점을 정리했습니다. 실제 업무 데이터로 성능을 측정하고 RAG·검증 구조를 병행하는 방법을 제안합니다.
#LLM#Gemma
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LangGraph와 Gemini로 만든 회의록 자동화 에이전트: 도구 호출(Tool Calling) 신뢰성 확보 사례
LangGraph와 Gemini로 회의 유형 분류·요약·HWP 저장을 연결한 회의록 에이전트를 구축했습니다. 신뢰도 분기, 입력 점검, 로그, 사람 검토로 도구 호출의 신뢰성을 높였습니다.
#LangGraph#Gemini
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AI 시대의 개발자를 꿈꾸는 학생 개발자에게
AI 시대의 개발자를 꿈꾸는 학생 개발자에게
AI 시대 개발자는 에이전트를 관리하며 방향 설정과 배포 책임을 맡게 된다고 설명했습니다. 소통·맥락 수집·검증 체계와 종합적 판단 역량의 중요성을 강조했습니다.
#AI 에이전트#LLM
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제조 지원사업 담당자라면 필독, 제조 AX 시작을 더 쉽게: NAVER Cloud Visionary Forum
제조 지원사업 담당자라면 필독, 제조 AX 시작을 더 쉽게: NAVER Cloud Visionary Forum
네이버클라우드가 산업진흥원과 함께 제조 AX 확산을 위한 포럼을 개최했습니다. 스마트팩토리 지원과 지역 수요·공급 매칭 경험을 공유했습니다.
#제조 AX#스마트팩토리
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