
Kanana 언어모델에 추론 기능 붙여보기 (feat. Kanana-1.5)
Kanana 언어모델에 추론 기능을 붙이는 Kanana-1.5를 소개하는 글입니다. OpenAI o1 출시를 계기로 추론형 언어모델 흐름을 다룹니다.
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Kanana 언어모델에 추론 기능을 붙이는 Kanana-1.5를 소개하는 글입니다. OpenAI o1 출시를 계기로 추론형 언어모델 흐름을 다룹니다.


에이닷에 Agentic Memory를 도입해 대화를 구조화된 기억으로 저장하고 개인화 응답을 강화했습니다. 비동기 처리와 DSPy 최적화로 성능과 유지보수성도 함께 높였습니다.


LG전자 한국영업본부의 Agentic AI 기반 인사이트 추출 시스템 개발 사례를 소개했습니다. 데이터 접근성 개선과 분석 자동화를 통해 마케팅 업무 효율을 크게 높인 과정을 설명했습니다.

요기요는 사내 AI 챗봇 ‘조리’로 반복적인 IT/HR 문의와 일부 업무를 자동화했습니다. Slack 기반 멀티에이전트 구조와 외부 시스템 연동으로 응답과 액션을 함께 처리했습니다.


프롬프트 엔지니어링 기법을 조합해 GPT 앱을 만드는 방법을 소개했습니다. 연구기획서 자동 생성 예시로 역할 지정과 Tree of Thoughts 활용 흐름을 설명했습니다.


GS리테일은 Amazon Bedrock으로 와인 라벨 이미지 검색 서비스를 구축했습니다. Claude와 멀티모달 임베딩, Elasticsearch를 결합해 다국어 라벨 검색 품질을 높였습니다.


생성형 AI 합성 데이터의 개념과 활용 가능성을 논문, 도구, 사례를 통해 살펴보았습니다. 아직 한계는 있지만 품질 검증과 테스트 자동화 측면의 가능성도 함께 확인했습니다.


2025년 LLM의 Reasoning 흐름 속에서 Think-fusion의 구현 방식과 한계를 정리했습니다. GPT-5와 Qwen3 사례를 통해 모델 분리의 필요성과 효율성도 함께 살펴봤습니다.


NVIDIA Jetson Thor의 주요 사양과 Orin 대비 성능 향상을 리뷰하고 개봉기를 함께 소개했습니다. 로봇과 생성형 AI용 고성능 엣지 보드의 활용 가능성을 정리했습니다.


LG전자가 Amazon Bedrock으로 소셜미디어 제품 트렌드 모니터링 시스템을 구축한 사례를 다뤘습니다. DeepEval 기반 평가와 모델 비교를 통해 정확도, 속도, 비용을 함께 검증했습니다.


AI 시대에는 UI 중심 테스트보다 API 중심 테스트와 시나리오 기반 검증이 중요해졌습니다. 핵심 플로우만 UI로 확인하고, 나머지는 자동화와 Observability로 품질을 보장해야 했습니다.

Visual Studio Code에서 Amazon Q와 MCP, Rule을 활용해 Cursor 같은 AI 코딩 환경을 구성하는 방법을 소개했습니다. 자동 승인과 메모리 뱅크로 사용성과 정확도를 함께 높이는 흐름을 설명했습니다.