우리 서비스와 연결된 MCP Server 빠르게 구현해보기: MCP 해커톤 후기
MCP의 개념과 서버/클라이언트 흐름을 해커톤 경험을 바탕으로 정리했습니다. Swagger API와 FastMCP를 활용해 서비스용 MCP tool을 빠르게 구현한 과정을 공유했습니다.
#MCP#LLM#AI Agent
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우리 서비스와 연결된 MCP Server 빠르게 구현해보기: MCP 해커톤 후기
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우아한 형제들
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- 2026. 11. 13.
우아한 형제들 기술 블로그 글 (30)
Gemini와 삽질로 개발자의 뒤죽박죽, 뒤죽박죽 업무 메모 AI로 심폐소생시키기
업무 로그 메모를 Gemini로 정리해 과제 단위에서는 요약과 문서 초안 작성에 도움을 받았습니다. 다만 방대한 도메인 컨텍스트에서는 환각이 생겨, 검증과 자동화가 필요했습니다.
#LLM#Gemini#MCP
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Gemini와 삽질로 개발자의 뒤죽박죽, 뒤죽박죽 업무 메모 AI로 심폐소생시키기
기술블로그를 책으로, “요즘 우아한 AI 개발” 출간!
우아한형제들 기술블로그를 엮은 두 번째 책 “요즘 우아한 AI 개발”을 소개했습니다. AI·데이터·로봇의 실무 적용 사례와 구성 내용을 함께 담았습니다.
#LLM#RAG#MLOps
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기술블로그를 책으로, “요즘 우아한 AI 개발” 출간!
GPT를 활용한 카탈로그 아이템 생성
배달의민족은 GPT와 RAG를 활용해 상품 카탈로그 속성값 생성 자동화를 시도했습니다. 평가 모델을 보완해 작업 효율을 높이고 정확도도 개선했습니다.
#GPT#RAG#ML
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코파일럿 “열일”하게 만드는 방법
깃허브 코파일럿의 기본 기능과 VSCode에서의 활용법을 정리했습니다. 컨텍스트를 충분히 주고 슬래시 명령어와 챗 변수를 쓰면 더 유용하게 사용할 수 있습니다.
#GitHub Copilot#VSCode#React
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로봇 ML 모델의 경량화 2부: 양자화 인식 훈련
PTQ의 성능 저하 한계를 보완하기 위한 QAT 개념과 원리를 설명했습니다. NVIDIA pytorch-quantization으로 QAT를 수행하고 ONNX/TensorRT로 변환하는 절차를 소개했습니다.
#ML#양자 컴퓨팅#QAT
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실시간 반응형 추천 개발 일지 2부: 벡터 검색, 그리고 숨겨진 요구사항과 기술 도입 의사 결정을 다루는 방법
실시간 행동 이력과 위치 정보를 반영하는 추천 시스템의 요구사항을 기술 문제로 풀어냈습니다. 벡터 검색 도입 과정에서 pre filter와 ANN의 한계를 검토하고 후보군 실험을 진행했습니다.
#벡터 검색#추천#임베딩
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프롬프트 엔지니어링으로 메뉴 이미지 품질 검수하기: GPT 기반 업무 자동화
GPT와 프롬프트 엔지니어링으로 메뉴 이미지 검수를 자동화한 사례를 소개했습니다. 수동 검수 병목을 줄이고, 구조화된 응답과 하이브리드 운영으로 정확도와 효율을 높였습니다.
#GPT#프롬프트 엔지니어링#LLM
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로봇 ML 모델의 경량화 #1: 훈련 후 양자화
실외 자율주행 로봇에서는 서버용 ML 모델을 그대로 쓰기 어려워 경량화가 필요했습니다. 이 글은 PTQ와 TensorRT 기반 최적화, ONNX 변환 흐름을 설명했습니다.
#ML#NVIDIA#TensorRT
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[신청 시작] 8월 우아한테크세미나: 생성AI로 똑똑하게 일하는 법
8월 우아한테크세미나의 신청 안내와 세션 구성을 소개했습니다. 생성형 AI 활용법과 로컬 LLM 사례를 중심으로 발표 내용을 예고했습니다.
#LLM#생성형 AI#prompt
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AI 데이터 분석가 ‘물어보새’ 등장 – 2부. Data Discovery
물어보새의 Data Discovery 확장과 구현 방식을 소개했습니다. 베타 테스트를 바탕으로 질문 이해와 정보 획득 구조를 나눠 허위 생성을 줄이고 활용 범위를 넓혔습니다.
#LLM#Text-to-SQL#LangGraph
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AI 데이터 분석가 ‘물어보새’ 등장 – 1부. RAG와 Text-To-SQL 활용
사내 데이터 활용 어려움을 해결하기 위해 AI 데이터 분석가 ‘물어보새’를 개발한 과정을 소개했습니다. RAG, Text-to-SQL, LLMOps를 결합해 쿼리 생성과 해설, 검증 기능을 고도화했습니다.
#LLM#RAG#Langchain
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