

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.
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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.


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

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.


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.


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


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


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


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

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


Amazon Bedrock의 프롬프트 캐싱 동작 방식과 적합한 사용 사례, 구성 방법을 설명했습니다. 또한 usage 메트릭과 CloudWatch로 캐시 효율을 모니터링하는 방법을 안내했습니다.
AI 도구와 개발 지식을 결합해 연관 상품 추천 업무를 자동화한 사례를 소개했습니다.\n작업 시간을 90% 가까이 줄이고 추천 품질과 접근성도 높였습니다.

ChatGPT, Gemini, Claude를 사업 아이디어와 글쓰기 과제로 비교한 결과를 정리했습니다.\nGemini는 실용성, Claude는 창의성, ChatGPT는 초안 작성에 강점이 있었습니다.
여행 테마 카드의 수작업 한계를 AI로 자동화한 사례를 소개했습니다. 맥락을 더한 프롬프트 개선으로 1353개 테마를 하루 만에 생성했습니다.