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주요 카테고리 AI · DevOps · 백엔드

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대표 인기 포스트나의 새로운 주니어 개발자는 AI? LLM을 활용한 코드 리뷰 자동화744 조회
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마지막 발행
2026. 11. 10.
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데보션 기술 블로그 글 (269)

AI

BTS, Bunker Trading System : 정유사 최초의 AI 챗봇 기반 해상유 마케팅 시스템

정유사 최초의 AI 챗봇 기반 해상유 마케팅 시스템 BTS를 소개했습니다. 해상유 거래 전 과정을 디지털화해 효율을 높이고, AI로 고도화를 추진하고 있습니다.

#chatbot#LLM#자연어 처리
4800

AI

케라스를 활용한 한국어 감성 리뷰 자동 분류 : 기술적 접근과 분석

한국어 감성 리뷰를 Keras로 이진 분류하는 전처리와 모델 구조를 설명했습니다. Okt 형태소 분석, BiLSTM, 콜백을 활용한 학습과 예측 흐름을 다뤘습니다.

#Keras#ML#NLP
3200

AI

TMAP과 에이닷이 만나다 : 주행의 동반자 TMAP with A.

TMAP에 에이닷 4.0 기반 음성 AI Agent를 적용해 주행 중 맥락을 이해하는 내비게이션으로 확장했습니다. 목적지·경유지 설정, 장소 검색, 생활 정보 조회를 멀티턴 대화로 제공하는 구조를 소개했습니다.

#LLM#검색#AI Agent
8100

AI

AI와 디지털 광고의 새로운 협력 모델 - Part 2. 효율적인 광고 제작을 위한 레이아웃 생성 기술

효율적인 광고 제작을 위한 레이아웃 생성 기술을 주요 방식별로 정리했습니다. 각 모델의 장점과 한계를 비교하며 실전 선택 기준도 함께 제시했습니다.

#LLM#Transformer#ML
4400

AI

2025 회의록 ＆강의록 앱 추천 BEST 4 에이닷노트·클로바노트·다글로·티로 실사용 후기 및 성능 비교

강의와 회의 기록용 AI 음성 앱 4종을 실제 강의 파일로 비교했습니다. 한국어 인식과 요약 기능은 에이닷 노트와 클로바 노트가 특히 강했습니다.

#NLP#UI/UX#검색
43400

AI

[에이닷 4.0 QE 여정1] 에이닷 4.0 품질 비하인드

에이닷 4.0 품질 검증에서는 LLM 응답을 실제 발화 기반으로 평가하고, 기획 초기부터 QA가 함께 참여했습니다. Sanity Test, SPeCTRA 2.0, daily report로 품질 기준과 이슈 우선순위를 선제적으로 관리했습니다.

#LLM#QA#test
7200

AI

국내 AI 노트 4대장 비교 분석 : 에이닷 노트 부터 클로바 노트까지 완벽비교

국내 AI 노트 서비스 4종의 전사, 요약, 다국어, 협업 기능을 비교했습니다. 용도에 맞게 선택하면 회의록과 학습 정리를 더 효율적으로 할 수 있습니다.

#LLM#NLP#검색
36800

AI

Attention 메커니즘: 개념과 활용

Attention 메커니즘의 개념과 필요성을 설명하고, Q/K/V 기반 작동 흐름을 정리했습니다. 또한 PyTorch와 TensorFlow 예제로 실제 구현 방법을 보여주었습니다.

#Attention#Transformer#ML
9500

AI

Text2SQL은 왜 자꾸 틀릴까?

LLM 기반 Text-to-SQL의 오류 유형과 빈도를 정리하고, 기존 수리 방식의 한계를 분석했습니다. 규칙 기반 감지와 LLM 보조 수정을 결합한 MapleRepair의 실무적 효과를 소개했습니다.

#LLM#SQL#NLP
13300

AI

Qwen Code 에 코드 규칙을 적용해보기

Qwen Code에 `Qwen.md` 규칙을 적용해 회사 맞춤형 코드 수정을 유도하는 방법을 소개했습니다. 폐쇄망 환경에서도 규칙 기반 자동 수정을 활용하는 흐름을 보여주었습니다.

#LLM#Cursor#cloud
11100

AI

[에이닷 4.0 QE 여정2] SPeCTRA 2.0 - 제5원소 Memory

SPeCTRA 2.0에 Memory를 제5원소로 포함한 배경과 의미를 정리했습니다. 시퀀스·페르소나·시간 기반 검증과 Memory Safety 전략까지 소개했습니다.

#LLM#Memory#Responsible AI
4000

AI

Context Engineering: AI 시대의 새로운 핵심 역량

Context Engineering을 LLM 성능을 높이는 핵심 역량으로 정리하고 Prompt Engineering과의 차이를 설명했습니다. Cursor AI와 Claude Code 사례를 통해 실무 적용 방식과 컨텍스트 관리 방법을 소개했습니다.

#LLM#prompt#Cursor
11400

AI

수식없이 GPT(트랜스포머) 이해하기. 2편

GPT 기반 LLM의 추론 최적화와 양자화 개념을 설명했습니다. DeepSeek의 Latent Vector 기반 방식으로 KV Cache 메모리를 줄이는 사례도 다뤘습니다.

#LLM#cache#quantization
7900

AI

차세대 AI 브라우저 ＇Comet＇의 주요 기능과 활용 방법

Perplexity AI의 브라우저 Comet 주요 기능과 활용 사례를 소개했습니다. AI 검색과 자동화가 강점이지만 일부 기능은 아직 보완이 필요했습니다.

#LLM#검색#자동화
14700

AI

멀티턴에서 답변을 잘하는 Agent 만들기 - 쿼리 재작성(Query Rewriting)

멀티턴 RAG에서 맥락 손실로 생기는 검색 오류를 쿼리 재작성으로 줄이는 방법을 다뤘습니다. Step-Back, HyDE, Multi-Query와 적응형 라우팅으로 품질과 속도를 함께 조정했습니다.

#RAG#LLM#검색
17900

AI

고등학생도 이해하는 Transformer (Deep Learning) #6 - Deep Learning이란

딥러닝은 선형층과 비선형층을 여러 겹 쌓아 깊은 구조를 만드는 개념을 설명했습니다. 선형층만으로는 한계가 있어 활성화 함수를 넣는 이유를 쉽게 풀어주었습니다.

#ML#Transformer#Activation Function
9000

AI

A2A 서비스 사용사례 및 고찰

A2A 프로토콜을 활용한 실무 사례와 동작 구조를 소개했습니다. 호스트 에이전트가 여러 리모트 에이전트를 호출해 결과를 종합하는 흐름을 설명했습니다.

#LLM#gRPC#HTTP
9400

AI

［에이닷 4.0 QE 여정3］ LLM 품질 평가의 진화: SPeCTRA 2.0 톺아보기

에이닷 4.0 개편에 맞춰 SPeCTRA 2.0이 API 중심 Web 평가 도구로 진화했습니다. 내부 로그와 Memory까지 함께 검증해 품질 평가의 신뢰성과 속도를 높였습니다.

#LLM#API#자동화
4800