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대표 인기 포스트Grafana Mimir에 Kafka를 도입하기 전 미리 알았다면213 조회
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마지막 발행
2026. 11. 13.
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채널톡 기술 블로그 글 (45)

AI

요즘 뜬다는 FDE, 왜 Voice AI랑 싸우고 있을까?

Voice ALF의 반복 전화 QA를 고객 역할 AI와 텍스트 기반 실행기로 자동화했습니다. 실행 기록 기반 평가로 상담 흐름을 검증하고 직접 통화 부담을 줄였습니다.

#음성 AI#STT#TTS
4200

AI

AI가 먼저 거는 전화는 어떻게 만들까?

아웃바운드 AI 전화에서 LLM 분류와 노드 기반 대화 엔진을 분리해 지연을 줄였습니다. SVAD와 Jev로 응답성을 높이고 실제 캠페인 운영 성과를 확인했습니다.

#LLM#SVAD#Jev
2900

AI

프론티어 모델 대신, 우리 모델이 모든 상담을 분석합니다

상담 분석 세 작업을 자체 멀티태스크 모델로 전환해 상용 LLM보다 높은 성능을 확보했습니다. 골든셋 기반 평가와 서빙 최적화로 비용을 99.4% 절감하고 운영 체계를 구축했습니다.

#LLM#ML#LoRA
3800

AI

[신청 중] ​AI 제품을 만들 때, 자체 모델과 검색엔진은 언제 필요할까요?

실제 AI 제품에서는 모델 성능뿐 아니라 검색 품질과 속도, 사용자 경험까지 함께 고려해야 합니다. 이번 밋업에서는 자체 모델 학습과 검색엔진 고도화 사례를 공유합니다.

#ML#검색#AI Agent
4300

AI

AI와 함께 만든 키비주얼과 시네마틱 오프닝 필름

AI로 키비주얼과 오프닝 필름을 만든 디자인 과정을 공유했습니다. 스토리보드와 프롬프트 정교화로 결과를 컨트롤한 방법을 설명했습니다.

#prompt#시네마틱#모션그래픽
2000

AI

Voice Turn Detection 모델 개발기

전화 상담에서는 무엇을 말할지뿐 아니라 언제 말할지도 중요하다고 다루었습니다. Voice Turn Detection 모델을 만들어 100ms대 판단과 실제 전화 적용 결과를 소개했습니다.

#LLM#voice#turn detection
3400

AI

OpenAI에서 직접 알려주는 Codex 사용법

Codex를 에이전틱 프로그래밍에 맞게 활용하는 워크플로와 정확도 향상 방법을 소개했습니다. AGENTS.md, Skills, MCP, record and replay, 마이그레이션 팁까지 함께 정리했습니다.

#LLM#prompt#자동화
10300

AI

채널톡이 글로벌 상담 Agent를 GPT-5.6 Luna로 갈아탄 이유

글로벌 상담 AI Agent의 메인 모델을 GPT-5.6 Luna로 바꾼 이유를 자체 벤치마크로 설명했습니다. 공개 리더보드보다 실제 워크로드에서의 품질, 비용, 속도를 함께 보고 전환했습니다.

#LLM#벤치마크#A/B 테스트
8500

AI

AI는 미래지만, 기본은 현재입니다

AI 전화 에이전트 도입을 위해 기존 전화 상담의 통계와 모니터링 기반을 먼저 다졌습니다. 고객사 인터뷰와 지표 정의 정리를 통해 실시간 운영과 사후 분석이 가능한 구조를 만들었습니다.

#모니터링#UI/UX#컨퍼런스
4100

AI

사내 AI 에이전트 개선기

사내 AI 에이전트의 컨텍스트 비용과 안전성 문제를 줄이기 위해 v2 구조와 런타임 가드레일을 재설계했습니다. 파일, 채널, 스킬을 필요한 순간에만 제한적으로 읽도록 바꿨습니다.

#OpenAI Agents SDK#prompt caching#cache
2400

AI

사내 AI 에이전트 개선기

사내 AI 에이전트 채널랩스를 OpenAI Agents SDK 기반으로 재설계하고, 컨텍스트 비용을 줄이는 구조를 정리했습니다. 파일·채널·스킬을 reference 중심으로 다루며 안전성과 예측 가능성을 높였습니다.

#LLM#OpenAI Agents SDK#API
10400

AI

AI ENGINEER NIGHT Q&A 총정리

AI ENGINEER NIGHT에서 나온 RAG, 에이전트, 평가 관련 질문에 채널톡 AI팀이 답변을 정리했습니다. 문서 구조 보존 청킹과 재탐색 전략, 데이터 게이트와 pass@k 평가 방식을 소개했습니다.

#RAG#LLM#prompt
1100

AI

AI ENGINEER NIGHT Q&A 총정리

채널톡 AI팀의 AI ENGINEER NIGHT Q&A를 정리한 글입니다. RAG, 에이전트 설계, 데이터 평가와 운영 전략을 실무 관점에서 공유했습니다.

#RAG#LLM#검색
10900

AI

팀장님이 QA 100번 시키길래 만들었습니다.

AI 태스크 QA를 자동화하기 위해 시나리오 생성, AI 사용자 대화, 평가, 개선 루프를 구성했습니다.외부 API 의존을 줄이고 이벤트 기반 처리와 캐싱을 적용해 반복 검증 비용과 수작업을 줄였습니다.

#LLM#agent#webhook
1900

AI

팀장님이 QA 100번 시키길래 만들었습니다.

비결정적 AI 태스크를 자동으로 QA하는 에이전트 개발 과정을 소개했습니다. DFS 기반 시나리오 생성, AI 사용자 대화, 평가와 개선 루프까지 구현했습니다.

#LLM#API#webhook
10000

AI

상담 데이터 분석을 통해 메뉴얼 추출하기

상담 데이터를 분석해 SOP 초안을 자동으로 만들고 ALF 세팅 파일로 분리하는 파이프라인을 소개했습니다. 초기 정의 부담을 줄이고 도입 가치를 시간 절감 기준으로 설명하는 방식도 제안했습니다.

#LLM#RAG#클러스터링
1100

AI

상담 데이터 분석을 통해 메뉴얼 추출하기

상담 데이터를 분석해 유형 분류와 SOP 초안을 자동 생성하는 파이프라인을 소개했습니다. 세팅 초기 정의 부담을 줄이고 ALF 도입을 빠르게 시작하는 방법을 다뤘습니다.

#LLM#클러스터링#embedding
2600

AI

AI Native 레포에서 조직으로: hollon-ai 구축기

팀챗을 공용 인터페이스로 삼아 AI를 조직의 실행 흐름에 연결한 구축 사례를 소개했습니다. Claude Code 위에 상태머신, K8s 실행기, 메모리 계층을 얹어 보안 대응과 운영 점검까지 확장했습니다.

#Kubernetes#Redis#PostgreSQL
1300