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알려지지 않은 미지를 탐험하다: Co-STORM으로 정보를 찾는 새로운 방법
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AI

알려지지 않은 미지를 탐험하다: Co-STORM으로 정보를 찾는 새로운 방법

Co-STORM은 여러 AI 에이전트의 협력적 담화를 통해 사용자가 미지의 정보를 발견하도록 돕는 정보 탐색 시스템을 소개했습니다. 평가에서는 기존 검색 엔진과 RAG 기반 방식보다 깊이와 참신성에서 더 좋은 결과를 보였습니다.

#검색#LLM
3500
매력적인 LLMops 구현 과정&팁 (Feat. Chat PPT)
데보션
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매력적인 LLMops 구현 과정&팁 (Feat. Chat PPT)

사내 PPT 분석기 Chat PPT를 만든 LLMops 구현 과정과 운영 팁을 공유했습니다. 보안 제약 대응, VLM·LLM 연계, 품질 개선 반복이 핵심이었습니다.

#LLM#Vision Model
11300
해커톤 경험을 통해 엿본 AI시대에 개발자가 가져야 할 자세
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AI

해커톤 경험을 통해 엿본 AI시대에 개발자가 가져야 할 자세

해커톤에서 AI 채용 도우미 AIVA를 만들며 이력서와 과제 분석, 코드 실행 검증까지 실험했습니다. 프롬프트 설계와 캐싱, 토큰 제한을 고민하며 AI 시대 개발자의 자세도 함께 성찰했습니다.

#LLM#prompt
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In-house 데이터를 활용한 AI 검색 품질 향상 전략
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In-house 데이터를 활용한 AI 검색 품질 향상 전략

In-house 데이터를 활용해 웹 검색의 한계를 보완하고, RAG 기반으로 검색 정확도와 응답 품질을 높이는 전략을 소개했습니다. 도메인별 검색 인프라와 질의 분석, 랭킹 최적화로 후속 액션까지 연결하는 구조를 설명했습니다.

#LLM#RAG
7200
AWS Summit Seoul 2025 스케치
여기어때
기타

AWS Summit Seoul 2025 스케치

AWS Summit Seoul 2025에서 생성형 AI 중심의 세션과 Expo를 체험한 소감과 인사이트를 정리했습니다. AWS 서비스가 실제 산업에 어떻게 적용되는지 다양한 사례로 살펴보았습니다.

#AWS#LLM
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Custom LLM Agent 구축하기(From Scratch)
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Custom LLM Agent 구축하기(From Scratch)

Langchain 없이 Python으로 ReAct 기반 LLM Agent를 직접 구현하는 예제를 소개했습니다. 프롬프트 설계와 멀티턴 흐름에 따라 함수 호출 결과가 달라질 수 있음을 보여줬습니다.

#Python#LLM
8800
LLM으로 프롬프트 실전 성능 평가하기 \:\ feat. Prometheus 2 & OpenAI API
인포그랩
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LLM으로 프롬프트 실전 성능 평가하기 \:\ feat. Prometheus 2 & OpenAI API

프롬프트 품질을 정량 평가하는 방법을 Prometheus 2와 OpenAI API 실습으로 설명했습니다. 각 평가 방식의 장단점과 환각 탐지 한계를 비교하며 자동화된 평가 파이프라인 필요성을 제시했습니다.

#LLM#prompt
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LLM으로 프롬프트 실전 성능 평가하기 \:\ feat. Prometheus 2 & OpenAI API
인포그랩
AI

LLM으로 프롬프트 실전 성능 평가하기 \:\ feat. Prometheus 2 & OpenAI API

프롬프트 성능을 정량적으로 평가하는 방법을 Prometheus 2와 OpenAI API 실습으로 소개했습니다. 문맥 평가는 강점이지만 최신 사실 검증은 도구별 한계가 있어 반복 평가가 필요합니다.

#LLM#prompt
6900
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이 게시물은 쿠팡 파트너스 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액의 수수료를 제공받습니다.

#개발서적#프로그래밍
AI가 말을 듣지 않는다. 이제 AI Red Teaming이 필요하다.
QueryPie
AI

AI가 말을 듣지 않는다. 이제 AI Red Teaming이 필요하다.

AI가 답변을 넘어 실제 행동을 수행하는 시대에 접어들며 새로운 보안 위협이 부각되었습니다. 그래서 AI Red Teaming을 통해 프롬프트 인젝션과 명령 거부 같은 위험을 사전에 검증해야 한다고 설명했습니다.

#LLM#prompt
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AI가 말을 듣지 않는다. 이제 AI Red Teaming이 필요하다.
QueryPie
AI

AI가 말을 듣지 않는다. 이제 AI Red Teaming이 필요하다.

AI가 단순 응답을 넘어 실제 행동을 수행하는 시대의 보안 위험을 설명했습니다. Red Teaming으로 명령 거부 실패와 프롬프트 인젝션을 사전에 점검하는 방법을 제안했습니다.

#LLM#MCP
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Amazon Bedrock에서 프롬프트 캐싱 효과적으로 사용하기
AWS
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Amazon Bedrock에서 프롬프트 캐싱 효과적으로 사용하기

Amazon Bedrock의 프롬프트 캐싱 동작 방식과 적합한 사용 사례, 구성 방법을 설명했습니다. 또한 usage 메트릭과 CloudWatch로 캐시 효율을 모니터링하는 방법을 안내했습니다.

#Amazon Bedrock#prompt
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AI 활용으로 90% 업무 시간 단축, PM의 혁신적인 도전기
마이리얼트립
AI

AI 활용으로 90% 업무 시간 단축, PM의 혁신적인 도전기

AI 도구와 개발 지식을 결합해 연관 상품 추천 업무를 자동화한 사례를 소개했습니다.\n작업 시간을 90% 가까이 줄이고 추천 품질과 접근성도 높였습니다.

#LLM#Claude
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ChatGPT vs Gemini vs Claude, 직접 비교해 봤습니다🔍 – 2편
가비아
AI

ChatGPT vs Gemini vs Claude, 직접 비교해 봤습니다🔍 – 2편

ChatGPT, Gemini, Claude를 사업 아이디어와 글쓰기 과제로 비교한 결과를 정리했습니다.\nGemini는 실용성, Claude는 창의성, ChatGPT는 초안 작성에 강점이 있었습니다.

#LLM#ChatGPT
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AI로 만드는 여행 테마: 하루 만에 1353개 자동 생성
마이리얼트립
AI

AI로 만드는 여행 테마: 하루 만에 1353개 자동 생성

여행 테마 카드의 수작업 한계를 AI로 자동화한 사례를 소개했습니다. 맥락을 더한 프롬프트 개선으로 1353개 테마를 하루 만에 생성했습니다.

#LLM#prompt
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