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필터 1
LLM 앱의 제작에서 테스트와 배포까지, LLMOps 구축 사례 소개
라인
AI

LLM 앱의 제작에서 테스트와 배포까지, LLMOps 구축 사례 소개

LLMOps 구축 사례를 통해 LLM 애플리케이션의 데이터 준비, 프롬프트, 배포, 테스트를 하나의 흐름으로 관리하는 방법을 소개했습니다. 도메인 전문가 참여와 재사용 가능한 공통 컴포넌트로 협업 효율을 높인 내용입니다.

#LLM#RAG
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모두를 위한 LLM 애플리케이션 개발 환경 구축 사례
라인
AI

모두를 위한 LLM 애플리케이션 개발 환경 구축 사례

LLM 애플리케이션을 직군에 상관없이 쉽게 만들고 배포할 수 있는 환경 구축 사례를 소개했습니다. Prompt Store, Langflow, 자동 배포 구조로 개발과 피드백 주기를 단축했습니다.

#LLM#Langflow
4200
RAG를 활용한 검색 서비스 만들기
당근마켓
AI

RAG를 활용한 검색 서비스 만들기

동네생활 게시글과 댓글에서 업체 추천 정보를 찾아 RAG 기반 검색 서비스로 연결했습니다.\n벡터 검색, LLM 요약, 적절성 필터링을 거쳐 신뢰도 높은 추천 결과를 제공했습니다.

#RAG#검색
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AI 카모톤 - 9시까지 프로토타입 만드실 수 있죠?
카카오모빌리티
AI

AI 카모톤 - 9시까지 프로토타입 만드실 수 있죠?

카카오모빌리티 사내 AI 해커톤 AI 카모톤의 운영 과정과 수상작 사례를 소개했습니다. 짧은 기간에 AI 도구로 프로토타입을 만들고 교육·심사·회고까지 진행한 행사였습니다.

#LLM#prompt
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2024 AWS re:Invent 스케치
여기어때
AI

2024 AWS re:Invent 스케치

2024 AWS re:Invent 현장에서 본 AI와 Gen AI 활용 사례를 정리한 후기였습니다. 세션, 엑스포, 네트워킹을 통해 실무 적용 아이디어와 AI 도입 시 고려점을 공유했습니다.

#AWS#re:Invent
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영화 추천 여정으로 이해하는 Qdrant 벡터 데이터베이스
데보션
백엔드

영화 추천 여정으로 이해하는 Qdrant 벡터 데이터베이스

Qdrant의 Collection, Point, CRUD, 검색 기능을 영화 추천 예시로 설명했습니다. 벡터 검색과 필터, Scroll로 유사 영화 추천과 대용량 탐색을 다루었습니다.

#Qdrant#RAG
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서치피드: SERP를 넘어 SURF로! 검색의 새로운 물결
네이버 D2
AI

서치피드: SERP를 넘어 SURF로! 검색의 새로운 물결

네이버는 서치피드 SURF로 검색을 결과 나열이 아닌 연속적 탐색 경험으로 확장했습니다. LLM 기반 임베딩, 맥락텍스트, 실시간 피드백으로 개인화와 최신성을 함께 강화했습니다.

#검색#LLM
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[#3 LLM Tutorial With RAG] 오픈 소스 LLM의 약점을 보완하는 RAG
현대자동차그룹
AI

[#3 LLM Tutorial With RAG] 오픈 소스 LLM의 약점을 보완하는 RAG

오픈 소스 LLM의 한계를 보완하는 RAG를 소개하는 튜토리얼 글입니다. 설치된 LLM을 활용해 검색 증강 생성 방식을 설명합니다.

#LLM#RAG
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쿠팡 파트너스

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개발자를 위한 서적을 확인해 보세요

이 게시물은 쿠팡 파트너스 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액의 수수료를 제공받습니다.

#개발서적#프로그래밍
TAG를 활용한 실용적 AI 서비스 구축하기
데보션
AI

TAG를 활용한 실용적 AI 서비스 구축하기

TAG를 활용해 CSV 테이블 기반 영화 추천 서비스를 구현하고 RAG와 비교했습니다.\n정형 데이터에서는 TAG가 더 정확한 질의 처리와 비용 효율성을 보였습니다.

#LLM#RAG
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RAG의 발전과 효용성에 대한 소회
데보션
AI

RAG의 발전과 효용성에 대한 소회

RAG는 LLM의 한계를 보완하며 실무에서 빠르게 활용할 수 있는 방식으로 정리했습니다. 다만 성능은 문서 추출과 임베딩, 커스터마이징 이해도에 크게 좌우된다고 보았습니다.

#RAG#LLM
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OpenAI API Beta Feature: Assistant API
데보션
AI

OpenAI API Beta Feature: Assistant API

OpenAI Assistant API의 개념과 핵심 구성 요소를 정리했습니다. 파일 검색, 코드 실행, 함수 호출로 맞춤형 AI 어시스턴트를 구축하는 활용 예시를 소개했습니다.

#OpenAI API#RAG
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RAGAS: RAG 시스템 성능 평가, 이제는 제대로 해보자!
스마일게이트AI
AI

RAGAS: RAG 시스템 성능 평가, 이제는 제대로 해보자!

RAGAS를 통해 RAG 시스템을 정량적으로 평가하는 방법을 소개했습니다. 주요 지표와 Streamlit 데모, LangSmith 연동까지 함께 설명했습니다.

#RAG#LLM
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토스 프론트엔드 개발자들이 더 이상 문서를 찾지 않는 이유
토스
AI

토스 프론트엔드 개발자들이 더 이상 문서를 찾지 않는 이유

토스 프론트엔드 팀은 문서를 찾아가는 대신 질문하면 바로 답을 받는 환경을 만들었습니다. RAG 챗봇과 자동 문서화 봇으로 지식이 흐르는 팀 문화를 구축했습니다.

#LLM#RAG
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Gen AI를 활용한 리뷰 하이라이트
여기어때
AI

Gen AI를 활용한 리뷰 하이라이트

숙소 리뷰에서 핵심 정보만 뽑아 보여주기 위해 Gen AI 기반 리뷰 하이라이트를 구현했습니다.전처리와 프롬프트 개선, 사람의 검수를 거쳐 숙소별 TOP 키워드를 자동 추출했습니다.

#LLM#Azure OpenAI
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