완벽한 AI 가드레일을 향한 여정: NeurIPS 2025 최신 안전성 기술 분석
NeurIPS 2025에서 다뤄진 AI 가드레일 연구 흐름을 정책 코드화, 멀티모달 안전성, 프롬프트 인젝션 방어 관점에서 정리했습니다. 실서비스에서 안전성과 사용성을 함께 만족시키는 방향으로 가드레일이 진화하고 있음을 설명했습니다.
#LLM#VLM#RAG
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- 마지막 발행
- 2026. 11. 13.
라인 기술 블로그 글 (70)
엔터프라이즈 LLM 서비스 구축기 2: 에이전트 엔지니어링
엔터프라이즈 LLM 서비스에서 파인 튜닝, 청킹, 복잡한 워크플로를 덜어내고 단순한 구조를 선택한 사례를 다뤘습니다. 문서 참조, 검색 후 자르기, ReAct 조합으로 응답률을 높인 운영 경험을 공유했습니다.
#LLM#RAG#검색
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메신저용 온디바이스 이미지 모델 학습기 2편: 초저지연 비자기회귀(non-autoregressive) 캡션 생성 전략
모바일 메신저용 이미지 캡션 생성을 위해 비자기회귀 디코딩과 지식 증류를 적용했습니다. 캡션 재생성과 다단계 정제로 200~400ms 지연과 실사용 가능한 품질을 달성했습니다.
#ML#지식 증류#non-autoregressive
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메신저용 온디바이스 이미지 모델 학습기 1편: 지식 증류로 확장한 다국어 이미지 검색
네트워크 없이 모바일 기기에서 동작하는 메신저용 이미지 이해 기능을 만들고 지식 증류로 다국어 검색을 구현했습니다. 또한 LiteRT 변환과 벡터 DB 튜닝으로 온디바이스 배포와 실사용 성능을 맞췄습니다.
#지식 증류#검색#mobile
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LINE DEV AI 리포터즈의 여정을 공유합니다!
LINE DEV AI 리포터즈가 조직 내 AI 활용 경험을 모아 공유하고 전파한 과정을 소개했습니다. 개인의 실험을 실무와 조직 문화로 확장한 사례를 정리했습니다.
#LLM#MCP#PyTorch
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Claude Code Action: 조직 전반의 코드 품질을 지키는 AI 코드 리뷰 플랫폼화
Claude Code Action을 GitHub Actions와 결합해 조직 공통의 AI 코드 리뷰 플랫폼으로 표준화한 사례를 소개했습니다. 중앙 통제 구조, 포크 PR 대응, 프롬프트 표준화로 일관된 품질과 확산성을 확보했습니다.
#Claude#GitHub Actions#Kubernetes
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Scaling to Infinity: 한계를 넘어서는 LY Corporation의 관측 가능성 플랫폼 진화기
LY Corporation이 대규모 지표 데이터를 다루기 위해 관측 가능성 플랫폼과 시계열 데이터베이스를 단계적으로 고도화한 과정을 소개했습니다. 또한 데이터 통합과 AI, MCP 연동을 통해 지능형 플랫폼으로 확장할 계획을 공유했습니다.
#관측 가능성#시계열 데이터베이스#Kubernetes
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엔터프라이즈 LLM 서비스 구축기 1: 컨텍스트 엔지니어링
대규모 LLM 서비스에서 프롬프트보다 컨텍스트 설계가 더 중요하다는 점을 설명했습니다. 필요한 도구와 정보만 단계적으로 주입해 성능 저하와 환각을 줄인 방법을 공유했습니다.
#LLM#RAG#prompt
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안전은 기본, 비용 절감은 덤: 별도 가드레일이 필요한 이유
시스템 프롬프트에 안전 규칙을 몰아넣는 방식의 한계와 부작용을 설명했습니다. 별도 가드레일을 두면 안전성, 비용, 운영성을 함께 개선할 수 있다고 정리했습니다.
#LLM#prompt#가드레일
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AI 제품 개발 중 마주칠 수 있는 보안 위협 사례와 대책 방안
AI 제품 개발에서 발생할 수 있는 보안 위협 사례 다섯 가지를 소개했습니다.입력 검증, 권한 최소화, 벡터 보호 같은 대응 방안을 정리했습니다.
#보안#프롬프트 인젝션#RAG
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한 달짜리 과제, 바이브 코딩으로 5일 만에!(ChatGPT·Cursor)
생성형 AI와 Flutter로 메뉴 등록 앱 데모를 5일 만에 만든 실험을 소개했습니다. 요구 분해와 반복 수정은 유효했지만, 프로덕션용 안전장치는 부족했습니다.
#ChatGPT#Cursor#Flutter
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IUI 2025 참관기: AI의 지속성과 인간 중심의 AI에 대해서
IUI 2025에서 인간 중심 AI와 지속가능성의 주요 논의를 정리했습니다. AI는 인간을 대체하기보다 강화하고 협력해야 한다는 메시지를 강조했습니다.
#LLM#HCI#human-centered AI
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PD1 AI 해커톤, 그 뜨거웠던 열기 속으로!
PD1 해커톤 2025에서 LINE 앱에 AI를 접목한 다양한 아이디어와 시연 사례를 소개했습니다. 48시간의 결과물 속에서 현업 적용 가능성과 협업의 의미를 확인했습니다.
#해커톤#iOS#Android
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오픈챗 메시지들로부터 트렌딩 키워드 추출하기
오픈챗 메시지에서 트렌딩 키워드를 뽑는 통계적 방법을 소개했습니다. 빈도 급증 탐지, 중복 제거, NPMI 필터, MMR 다양화로 품질을 높였습니다.
#MinHash#NPMI#MMR
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LY의 AI 기술의 현재, Tech-Verse 2025 후기
Tech-Verse 2025에서 LY의 다양한 AI 서비스 적용 사례를 살펴보았습니다. 기술 구현뿐 아니라 평가, 운영, 사용자 경험까지 함께 보는 관점이 인상적이었습니다.
#LLM#RAG#MCP
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자네, 해커가 되지 않겠나? Hack Day 2025에 다녀왔습니다!
LY Corporation 사내 해커톤 Hack Day 2025 참가 후기를 전했습니다. 자유 주제 개발과 90초 발표, 글로벌 네트워킹과 AI 기반 프로덕트 경험을 공유했습니다.
#해커톤#Slack#prompt
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AI 피처 스토어를 MongoDB와 Spring Cloud Stream으로 새롭게 구축한 이야기
AI 피처 스토어를 MongoDB와 Spring Cloud Stream으로 새롭게 구축한 사례를 소개했습니다. 기존 레거시 피처 스토어를 재구성한 과정과 기술 조합을 공유했습니다.
#MongoDB#Spring Cloud#streaming
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AI 피처 스토어를 MongoDB와 Spring Cloud Stream으로 새롭게 구축한 이야기
AI와 글쟁이의 동행: 코드 주면 API 레퍼런스 써드려요
AI를 활용해 사내 컨텍스트를 반영한 API 주석 생성과 문서 배포 프로토타입을 만들었습니다.다만 정확성 한계가 있어 사람 검토를 전제로 보조 도구로 활용해야 했습니다.
#LLM#API#MCP
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