n8n과 Open WebUI를 연결해보자
n8n과 Open WebUI를 연결해 간단한 챗봇 워크플로우를 구성하는 방법을 소개했습니다. Webhook과 N8N Pipe로 입력과 응답을 주고받고, 향후 RAG와 MCP로 확장할 계획입니다.
#n8n#LLM#webhook
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대표 인기 포스트나의 새로운 주니어 개발자는 AI? LLM을 활용한 코드 리뷰 자동화744 조회744 조회 AI AI
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데보션
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- 마지막 발행
- 2026. 11. 10.
데보션 기술 블로그 글 (269)
AI에서의 음향 서비스와 기술: 에이닷과 함께하는 Btv 셋톱박스, 그 숨은 이야기
Btv 셋톱박스에서 에이닷 음성 서비스를 위한 음향 시스템 설계 사례를 다뤘습니다. 마이크 어레이, 빔포밍, 실링, 진동 억제로 음성 인식 성능과 음질을 높이는 방법을 설명했습니다.
#NLP#MEMS#스피커
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우리 회사 서비스 캐릭터들이 AI를 만나면 어떤 아이들이 될까? (feat. 멀티 LLM 플레이그라운드＆AI 프롬프톤 사례 공유)
사내 멀티 LLM 플레이그라운드를 구축해 여러 모델을 한곳에서 비교하고 체험할 수 있게 했습니다. 이를 바탕으로 프롬프톤을 열어 서비스 캐릭터 페르소나 설계와 프롬프트 엔지니어링 경험을 확산했습니다.
#LLM#ChatGPT#prompt
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바이브 코딩으로 만드는 나만의 AI 러닝코치 - (Gemini + Firebase + Discord )
바이브 코딩과 Gemini, Firebase, Discord로 개인용 AI 러닝 코치를 만들었습니다. 훈련 계획 추천과 완료 체크를 구현하며 여러 이슈를 수정해 완성했습니다.
#Gemini#Firebase#Discord
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멀티모달 LLM을 활용한 Computer Use Agent를 알아보자!
멀티모달 LLM과 AI Agent 흐름을 바탕으로 Computer Use Agent의 개념과 연구 사례를 정리했습니다. 웹 UI 조작과 자동화 가능성을 중심으로 WebShop, LiteWebAgent, AgentQ를 소개했습니다.
#LLM#MCP#자동화
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조직에서 AI 코딩 솔루션 도입, 어떻게 시작할까?
조직에서 AI 코딩 솔루션을 도입할 때는 성능보다 보안, 비용, 통합성을 먼저 검토해야 했습니다. 파일럿으로 검증한 뒤 팀 환경에 맞는 도구를 단계적으로 확산하는 접근이 중요했습니다.
#LLM#CI/CD#검색
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알려지지 않은 미지를 탐험하다: Co-STORM으로 정보를 찾는 새로운 방법
Co-STORM은 여러 AI 에이전트의 협력적 담화를 통해 사용자가 미지의 정보를 발견하도록 돕는 정보 탐색 시스템을 소개했습니다. 평가에서는 기존 검색 엔진과 RAG 기반 방식보다 깊이와 참신성에서 더 좋은 결과를 보였습니다.
#검색#LLM#RAG
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생성형 AI의 게임체인저, ReAct Agent를 알아보자
생성형 AI 에이전트의 핵심인 ReAct 패턴과 LangChain 기반 도구 활용 방식을 정리했습니다.현업 적용을 위해 도메인 지식, 프롬프트, Tool 설계, QA까지 함께 고려해야 했습니다.
#LangChain#LLM#React
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Windsurf Puguins 소개 및 간단한 사용기
Windsurf를 독립형 IDE와 플러그인 형태로 사용하는 방식으로 소개했습니다. 특히 기존 IDE를 유지하면서 가볍게 AI 도움을 받는 사용 경험을 공유했습니다.
#Windsurf#VS Code#JetBrains
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LLM이 문학 번역 성능을 평가할 수 있을까?
LLM을 문학 번역 평가자로 쓰는 연구를 소개하며, 기존 지표보다 인간 판단에 가까운 성과를 보였다고 분석했습니다. 다만 문화적 맥락과 미묘한 뉘앙스까지 완전히 대체하지는 못해 인간 평가의 보완이 필요하다고 정리했습니다.
#LLM#번역#NLP
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매력적인 LLMops 구현 과정＆팁 (Feat. Chat PPT)
사내 PPT 분석기 Chat PPT를 만든 LLMops 구현 과정과 운영 팁을 공유했습니다. 보안 제약 대응, VLM·LLM 연계, 품질 개선 반복이 핵심이었습니다.
#LLM#Vision Model#Python
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Langchain과 Langgraph의 Agent구현의 차이점.
Langchain과 Langgraph의 create_react_agent 차이를 프롬프트 처리와 Tool Call 방식 중심으로 비교했습니다. 상용 LLM과 MCP 환경에는 Langgraph가 유리하고, Private LLM에는 Langchain을 고려할 수 있음을 정리했습니다.
#Langchain#Langgraph#LLM
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빠르게 실행해 볼 수 있는 AI 시대 - 개인 맞춤형 학습 앱
AI 도구와 파일시스템 MCP로 개인 맞춤형 학습 앱을 빠르게 기획하고 구현한 사례를 소개했습니다. 망각곡선 기반 복습과 데이터 생성까지 자동화해 프로토타입 완성 속도를 높였습니다.
#LLM#MCP#UI/UX
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나의 새로운 주니어 개발자는 AI? LLM을 활용한 코드 리뷰 자동화
LLM을 코드 리뷰 자동화에 활용해 반복적인 피드백과 대기 시간을 줄이는 방법을 소개했습니다. CI/CD 연동 예시와 함께 장점, 한계, 도입 시 주의점을 정리했습니다.
#LLM#CI/CD#GitLab
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In-house 데이터를 활용한 AI 검색 품질 향상 전략
In-house 데이터를 활용해 웹 검색의 한계를 보완하고, RAG 기반으로 검색 정확도와 응답 품질을 높이는 전략을 소개했습니다. 도메인별 검색 인프라와 질의 분석, 랭킹 최적화로 후속 액션까지 연결하는 구조를 설명했습니다.
#LLM#RAG#검색
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Open Thoughts - 추론 모델을 위한 데이터 레시피
추론 모델 학습용 데이터 레시피를 실험 중심으로 정리한 글입니다. 어려운 질문 선별, 다중 답변 생성, 데이터 확장이 성능 향상에 중요하다고 설명했습니다.
#LLM#NLP#Transformer
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Go로 만드는 실시간 음성 챗봇: OpenAI Realtime API를 가장 쉽게 쓰는 법 (Go routine + Go channel)
OpenAI Realtime API와 Go의 channel, goroutine을 활용해 실시간 음성 챗봇을 구현하는 구조를 소개했습니다.기존 STT-LMM-TTS 순차 처리의 한계를 줄이고 WebSocket 스트림을 단순화하는 방법을 설명했습니다.
#Go#OpenAI Realtime API#websocket
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흔한 IntelliJ 사용자의 Cursor 사용 욕망 충족기 (Feat. Claude)
IntelliJ 사용자가 Cursor 대안을 찾다가 Claude + MCP 연동을 선택한 사례를 소개했습니다. IDE를 바꾸지 않고도 코드 지원과 외부 툴 연계를 활용하는 방법을 설명했습니다.
#IntelliJ#Cursor#Claude
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