요기요는 어떻게 AI 챗봇으로 IT/HR 업무를 자동화했을까?
요기요는 사내 AI 챗봇 ‘조리’로 반복적인 IT/HR 문의와 일부 업무를 자동화했습니다. Slack 기반 멀티에이전트 구조와 외부 시스템 연동으로 응답과 액션을 함께 처리했습니다.
#LLM#RAG
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국내 IT 기업 기술 블로그 최신 글
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Amazon Bedrock Knowledge Bases: 데이터 특성을 고려한 분할 전략으로 검색 성능 최적화하기
FAQ 같은 짧은 구조화 데이터는 일반 청킹보다 No Chunking이 더 적합했습니다.\nCSV와 메타데이터를 활용해 검색 정확도와 검증 편의성을 높이는 방법을 소개했습니다.
#Amazon Bedrock#RAG
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Text2SQL이 어려운 이유
Text2SQL이 왜 어려운지 명시적·암묵적 맥락, 사용자 의도, SQL 방언 차이 관점에서 정리했습니다. ERP 데이터 시각화 Agent 맥락에서 실무적으로 고려할 점도 함께 짚었습니다.
#LLM#RAG
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카사코리아 AI 챗봇 구축기 Amazon Bedrock 기반 대고객 에이전트형 챗봇 구현 사례
Amazon Bedrock 기반으로 FAQ Fast-Path와 Advanced RAG를 결합한 고객 응대 챗봇 구축 사례를 소개했습니다. 또한 비식별화, Guardrails, VPC·PrivateLink로 금융 서비스 수준의 보안성을 강화했습니다.
#Amazon Bedrock#RAG
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"페이지니가 찾아올게요" 금융 AI 컨시어지, 페이지니
카카오페이의 금융 AI 컨시어지 페이지니 개발 경험을 공유했습니다. AWS Bedrock 멀티 에이전트와 STT, RAG로 맞춤형 금융 추천을 구현했습니다.
#AWS#LLM
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RAG 파이프라인과 사고의 사슬(CoT) 프롬프팅을 활용한 최종 답변 출력 예시
RAG 파이프라인과 CoT 프롬프팅으로 최종 답변만 추출하는 예시를 설명했습니다. LangChain 체인, 프롬프트 설계, 출력 파서 구성과 복합 질의 처리 흐름을 다뤘습니다.
#RAG#prompt
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#개발자#노트북#컴퓨터
LY의 AI 기술의 현재, Tech-Verse 2025 후기
Tech-Verse 2025에서 LY의 다양한 AI 서비스 적용 사례를 살펴보았습니다. 기술 구현뿐 아니라 평가, 운영, 사용자 경험까지 함께 보는 관점이 인상적이었습니다.
#LLM#RAG
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카카오게임즈의 Amazon Bedrock 기반 실시간 채팅 번역 구축
카카오게임즈가 Amazon Bedrock으로 실시간 게임 채팅 번역 시스템을 구축한 사례를 소개했습니다. 프롬프트 중심 구조와 캐싱, 모니터링으로 저지연과 운영 효율을 확보했습니다.
#AWS#Amazon Bedrock
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LangChain 기반 지능형 자동화 도입기
LangChain과 RAG를 활용해 반복 CS 업무를 자동화한 사례를 소개했습니다. 승인 절차와 권한 제어로 안정성을 확보하며 처리 시간을 크게 줄였습니다.
#LangChain#LLM
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채널효율부서 D.O.G.E.
생성형 AI로 세일즈 업무 비효율을 줄이기 위한 DOGE TF의 자동화 사례를 다뤘습니다. 미팅 로그 자동화와 운영 과정에서 문제 정의와 커뮤니케이션의 중요성을 강조했습니다.
#자동화#n8n
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AI Agent가 복잡한 테이블 데이터 처리하는 방법
AI 에이전트가 표 데이터를 이해하기 어렵다는 문제를 짚고, RAG와 SQL을 결합한 Table Agent 설계를 소개했습니다. 셀 단위 전처리, 도구 호출 루프, 에러 핸들링으로 복잡한 질문 대응력을 높였습니다.
#LLM#RAG
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Next flex with AI:플렉스팀이 말하는 AI 시대의 SaaS 설계 철학
플렉스팀이 AI 시대의 SaaS를 문제 해결 중심의 동료로 재정의하는 철학을 소개했습니다. 데이터 인프라, 권한 체계, Agent 구조를 통해 AI가 실제로 일하는 환경을 설계했습니다.
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경농의 스마트팜 지원을 위한 농업 AI 챗봇
경농이 스마트팜 지원을 위해 농업 특화 생성형 AI 챗봇을 구축했습니다. RAG, 벡터 검색, 용어 사전과 쿼리 증강으로 정확한 응답을 높였습니다.
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최신 논문 분석을 통한 LLM의 환각 현상 완화 전략 탐구
LLM 환각의 원인과 완화 전략을 정리하고, 최근 논문 3편의 실험 결과를 바탕으로 신뢰성 향상 방향을 소개했습니다. 불확실성 인식, 외부 지식 활용, 자체 검증을 함께 고려하는 설계가 중요하다고 설명했습니다.
#LLM#RAG
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