Python에서 Golang으로: 에이닷 에이전트 Workflow Engine 전환기
Python 기반 에이전트 워크플로우 엔진을 Golang으로 전환한 사례를 소개했습니다. 고루틴과 채널로 스트리밍과 병렬 오케스트레이션을 구현해 응답 시간과 인프라 효율을 개선했습니다.
#Python#Golang
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국내 IT 기업 기술 블로그 최신 글
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제로 클릭 시대, GEO(Generative Engine Optimization) 전략 강좌 리뷰
제로 클릭 시대에 맞춘 GEO 전략과 AI 친화적 콘텐츠 제작 방법을 정리했습니다. 브랜드 엔티티와 채널 운영을 정비해 AI 인용과 전환을 높이는 실무 과제를 소개했습니다.
#SEO#LLM
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AI뒤에 사람 있어요: Human-in-the-loop를 위한 VLMOps 어드민 구축기
VLM 기반 상품 메타데이터 추출에서 Human-in-the-loop를 지원하는 어드민 구축 과정을 소개했습니다. 모델 추론, 검증, 골든셋 관리, 평가를 하나의 순환 구조로 묶어 운영 효율을 높였습니다.
#LLM#MCP
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제1회 리멤버 사내 해커톤을 마치며
리멤버가 첫 사내 Gen AI 해커톤을 AWS와 함께 운영한 후기를 공유했습니다. 12개 팀의 열정적인 발표와 현장 대응 경험, 그리고 AI 아이디어의 실제 적용 기대를 전했습니다.
#LLM#AWS
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Chat DIC 프로젝트에서 AWS Bedrock Prompt Caching으로 성능 최적화하기
Chat DIC 프로젝트에서 AWS Bedrock Prompt Caching으로 성능 최적화하기
AWS Bedrock Prompt Caching으로 Chat DIC의 반복 프롬프트 재계산을 줄이고 응답 지연과 Throttling을 개선했습니다. 또한 system과 tools 문맥을 캐싱해 평균 응답 시간을 단축하고 비용도 절감했습니다.
#AWS#LLM
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HPC를 여행하는 히치하이커를 위한 안내서 Part 1.
AI 모델 개발에서 GPU를 효율적으로 쓰기 위한 HPC의 필요성과 기본 구성요소를 설명했습니다. Slurm, 공유 스토리지, 컨테이너를 통해 대규모 학습 환경을 일관되게 운영하는 방법을 소개했습니다.
#HPC#GPU
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#개발자#노트북#컴퓨터
RAG 시스템을 위한 문서 전처리 가이드: AI가 이해하기 쉬운 형태로 만들기
RAG 시스템에서 문서 전처리가 검색 정확도를 좌우한다는 점을 설명했습니다. HTML, PDF, Excel, 이미지별로 적절한 정제와 로더 선택 방법을 정리했습니다.
#RAG#LLM
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AI 에이전트의 진화: 프롬프트에서 컨텍스트 엔지니어링까지 (ACE를 곁들인)
AI 에이전트 성능이 프롬프트 중심에서 컨텍스트 엔지니어링 중심으로 이동하는 흐름을 정리했습니다. ACE의 구조와 델타 업데이트 방식으로 컨텍스트 붕괴를 줄이는 접근을 소개했습니다.
#LLM#prompt
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AI 데이터 분석가 ‘물어보새’ 그 다음 – 3부. Agent로 더 넓고 깊은 지식 공유하기
AI 데이터 분석가 ‘물어보새’ 그 다음 – 3부. Agent로 더 넓고 깊은 지식 공유하기
물어보새를 사내 지식과 업무를 아우르는 멀티 에이전트 서비스로 확장한 과정을 소개했습니다. 지식 확장, 메모리, Tracing, ReAct로 검색과 맥락 유지, 자율 실행을 강화했습니다.
#LLM#RAG
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Google Opal로 반복 업무 자동화하기 \:\ 자연어 한 줄로 완성하는 AI 앱
Google Opal은 자연어 한 줄로 AI 앱과 워크플로를 만드는 노코드 플랫폼입니다. 반복 업무 자동화와 빠른 프로토타입에 유용하지만, 프로덕션과 보안 환경에서는 제약이 있습니다.
#Google Opal#LLM
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요즘에는 AI로 코딩을 이렇게 한다고? (Dev Ground 2025 세미나 후기)
Dev Ground 2025 세미나에서 AI 코딩의 실무 활용법을 정리했습니다. LLM 컨텍스트 관리와 설계, 지침 파일과 Commands 활용이 핵심이었습니다.
#LLM#Cursor
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AI서비스기획자를 위한 LLM 활용 방법과 에이닷 적용 사례
LLM 활용 방식별 특징과 장단점을 기획자 관점에서 정리한 글입니다. 에이닷 적용 사례를 통해 서비스에 맞는 LLM 선택과 구조 설계의 중요성을 설명했습니다.
#LLM#프롬프트 엔지니어링
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주니어 개발자에게 AI 도구는 독일까 득일까
AI 코딩 도구는 생산성과 학습 보조에 도움이 되지만, 주니어에게는 기본기 저하와 과의존 위험도 있습니다. 단계적으로 활용하고 반드시 검증하는 가이드라인이 필요합니다.
#LLM#GitHub
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WWDC25: Liquid Glass와 Foundation Models로 본 애플의 미래
WWDC25: Liquid Glass와 Foundation Models로 본 애플의 미래
WWDC25에서 애플의 Liquid Glass UI와 Foundation Models framework를 중심으로 미래 방향을 살펴보았습니다. 온디바이스 AI와 새로운 인터랙션 패러다임이 iOS 생태계에 가져올 변화를 정리했습니다.
#iOS#UI/UX
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