

TwelveLabs 비디오 이해 모델, Amazon Bedrock 에서 사용하기
Amazon Bedrock에서 TwelveLabs의 비디오 이해 모델 사용법과 주요 기능을 소개했습니다. 자연어 기반 검색과 요약, 임베딩 생성으로 비디오 분석 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.
새로운 기술 블로그가 추가되었어요


Amazon Bedrock에서 TwelveLabs의 비디오 이해 모델 사용법과 주요 기능을 소개했습니다. 자연어 기반 검색과 요약, 임베딩 생성으로 비디오 분석 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.


Arize Phoenix로 Bedrock 멀티 에이전트의 실행 경로를 통합 추적하고 평가하는 방법을 소개했습니다. 지연시간, 토큰, 비용, MCP 동작까지 함께 관측해 디버깅과 최적화를 돕습니다.

MySQL의 JSON 데이터 타입 저장 구조와 성능 차이를 비교하는 글입니다. 5.7.8부터 지원된 JSON 타입의 특징과 일반 문자열 저장 방식의 차이를 다룹니다.


온디바이스 AI와 서버 AI의 장단점을 프라이버시와 성능 관점에서 비교했습니다. Apple Intelligence의 하이브리드 전략과 Private Cloud Compute의 역할도 함께 설명했습니다.


검색서비스팀의 SCAR 모니터링 시스템 고도화와 전체 구조를 소개했습니다. 기존 로그 기반 방식의 한계를 짚고, 수집·집계·시각화 분리와 품질 지표 확장을 다뤘습니다.

카카오페이증권이 고객 관점의 장애 가시화와 대응 자동화를 위해 핑크와드를 구축했습니다. 장애 탐지부터 담당자 호출, 요약, 보고서 작성까지 통합해 대응 시간을 크게 줄였습니다.

AI가 코드를 대신하는 시대에도 개발자의 본질은 문제를 정의하고 해결하는 역량이라고 강조했습니다. 우아한테크코스 8기는 도전과 피드백 속에서 성장할 개발자를 모집했습니다.


LLM 활용이 늘며 프롬프트 인젝션과 개인정보 유출을 막는 AI 가드레일의 필요성을 정리했습니다. 입력·출력 검증 구조와 간단한 구현 예제로 실무 적용 방향도 제시했습니다.


LLM 확산에 따라 프롬프트 인젝션과 개인정보 유출을 막는 AI 가드레일의 필요성과 구조를 설명했습니다. 또한 입력·출력 가드레일 구현 예시와 함께 다층 방어 전략의 중요성을 정리했습니다.


단일 LLM 중심에서 벗어나 특화 모델을 조합하는 AI 아키텍처 전환을 설명했습니다.비용, 지연 시간, 정확성, 보안 한계를 줄이기 위한 오케스트레이션 전략을 정리했습니다.

AI를 단순 검색 도구가 아닌 개인화된 파트너로 활용한 실전 사례를 공유했습니다. 명확한 설계 문서와 점진적 개선이 AI 활용의 핵심이라고 정리했습니다.


Airflow Task SDK는 Dag와 내부 시스템을 분리해 업그레이드 호환성과 안정성을 높이는 방향을 소개했습니다. 또한 Supervisor와 Task Runner 구조로 보안과 확장성까지 강화하는 변화를 설명했습니다.