기지국에 딱 맞는 AI모델: On-Site Training과 추론 가속화
기지국에 딱 맞는 AI모델: On-Site Training과 추론 가속화
AI-RAN 시대를 대비해 기지국 내 AI 모델의 추론 가속화와 On-Site Training을 연구하는 글입니다. 엣지 환경에 맞는 모델 적용과 현장 학습 가능성을 다룹니다.
#LLM#추론
0005분
새로운 기술 블로그가 추가되었어요
필터 1
Agentic AI 기반 플랫폼 – 7주만에 기획부터 배포까지, Part1: AI-DLC 방법론과 유용한 도구들
2명이 7주 동안 AI-DLC와 Kiro, Claude Code, Linear를 조합해 Agentic AI 플랫폼을 구축했습니다. 문서화와 이슈 추적으로 모호한 요구를 구체화하고 개발 생산성을 높인 사례입니다.
#AWS#LLM
88005분
“에이전트 6명을 고용했습니다” — 영업담당자의 B2B CRM 구축기
“에이전트 6명을 고용했습니다” — 영업담당자의 B2B CRM 구축기
영업담당자가 직접 AI 에이전트 6개를 활용해 B2B CRM과 영업 자동화 도구를 구축했습니다. 리드 수집부터 회신 추적까지 영업 전 과정을 시스템화하며 운영 부담을 줄였습니다.
#Cursor#CRM
77005분
이 서비스만 고치면 되겠지? AI가 놓치는 숨은 의존성을 추적하는 법
이 서비스만 고치면 되겠지? AI가 놓치는 숨은 의존성을 추적하는 법
AI 코딩 도구가 MSA 환경의 숨은 의존성을 놓치는 문제를 짚고, 그래프 RAG로 영향 범위를 추적하는 Channel Knowledge 구축 과정을 설명했습니다. 코드 분석과 도메인 지식, Neo4j, MCP를 결합해 안전한 변경을 돕는 방법을 공유했습니다.
#RAG#Neo4j
1005분
이 서비스만 고치면 되겠지? AI가 놓치는 숨은 의존성을 추적하는 법
AI 코딩 도구가 MSA의 숨은 의존성을 놓치는 문제를 그래프 RAG로 보완한 사례를 소개했습니다. 코드 분석과 도메인 지식을 Neo4j와 MCP로 연결해 멀티홉 영향 범위를 추적했습니다.
#Graph RAG#Neo4j
5005분
Amazon EKS에서 Friendli Container로 LLM 추론 최적화하기
Amazon EKS에 Friendli Container Add-on을 적용해 LLM 추론 성능과 비용 효율을 높이는 방법을 소개했습니다. 클러스터 준비부터 배포, 검증, 정리까지의 절차를 단계별로 안내했습니다.
#Amazon EKS#Kubernetes
43005분
미래의 클라우드를 창조하다
LY Corporation의 프라이빗 클라우드 Flava가 향후 어떻게 진화할지 소개했습니다. 개발자 경험, 보안, 스토리지, AI 기반 운영 자동화를 중심으로 미래 방향을 제시했습니다.
#cloud#DB
75005분
월간 AX : Apps Script 어디까지 써봤니?
Google Apps Script를 비개발자도 바로 시작할 수 있는 업무 자동화 도구로 소개했습니다. 라포랩스 AX 팀의 실제 활용 사례를 통해 AI 시대의 실행 장벽을 낮추는 역할을 설명했습니다.
#Google Apps Script#BigQuery
84005분
![[세션 리뷰] The 22nd KOGO Winter Symposium(1): AI를 통한 유전체 분석의 민주화](https://tech.cloud.nongshim.co.kr/wp-content/uploads/image-583-scaled.png)
[세션 리뷰] The 22nd KOGO Winter Symposium(1): AI를 통한 유전체 분석의 민주화
AWS 세션에서 AI 에이전트로 유전체 분석을 민주화하는 사례를 소개했습니다. 자연어 기반 분석, 표준화된 도구 연결, 대규모 데이터 처리를 중심으로 정리했습니다.
#AWS#LLM
43005분
[세션 리뷰] The 22nd KOGO Winter Symposium(2): AI가 암 백신을 설계하는 시대
[세션 리뷰] The 22nd KOGO Winter Symposium(2): AI가 암 백신을 설계하는 시대
AI로 neoantigen을 예측해 개인 맞춤형 암 백신을 설계하는 DeepNeo 사례를 정리했습니다. 모델 구조와 임상 검증 결과, 그리고 바이오 AI에서 확장 가능한 컴퓨팅의 필요성을 다뤘습니다.
#LLM#AWS
5005분
"알아서 정확하게 응답줬으면.." RAG부터 에이전트까지 사내 AI 챗봇 구축기 2부
사내 AI 슬랙봇을 RAG 기반으로 구축한 뒤 검색 품질과 응답 품질을 개선한 과정을 공유했습니다. 쿼카는 Bedrock Agents로 마이그레이션해 컨텍스트 유지와 SQL 검증을 강화했습니다.
#RAG#LLM
158005분
생성형 AI와 빅데이터의 만남: 에이전틱 AI로 진화하는 Big Data Assistant
생성형 AI와 빅데이터의 만남: 에이전틱 AI로 진화하는 Big Data Assistant
삼성전자 BDA에서 LLM을 활용한 자연어 기반 분석 서비스 구축 사례를 소개합니다. 생성형 AI와 빅데이터를 결합해 에이전틱 AI로 진화하는 방향을 다룹니다.
#LLM#빅데이터
0005분