베스핀글로벌

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AI 에이전트를 디지털 직원으로 관리하는 AWM 체계와 운영 지표의 ROI 환산 방식을 소개했습니다. 업무 기준선, HITL, 감사 기록으로 성과와 규정 준수를 함께 관리했습니다.

[AI 트렌드] 모델은 사는 것, 자산은 쌓는 것 — Domain Data와 Harness

AI 시대의 진짜 자산은 모델이 아니라 현장에서 쌓이는 도메인 데이터와 하네스라고 설명했습니다. 업의 본질은 그대로지만, 프로세스를 바꾸는 힘이 경쟁력을 만든다고 정리했습니다.

[AI 트렌드] B2B IT 시장에서 Tech Blog는 ‘채널’이 아닌 ‘자산’

B2B IT 시장에서 테크블로그는 광고보다 오래 남는 검색 자산이라고 설명했습니다. 특히 AI 검색 시대에는 사실 기반 기술 콘텐츠가 신뢰와 전환을 만드는 핵심이라고 강조했습니다.

[AI 트렌드] 오늘의 AI는 당신이 쓸 가장 뒤떨어진 AI입니다

생성형 AI의 발전 속도와 시장 충격을 짚으며, 지금 쓰는 AI가 가장 뒤떨어진 AI일 수 있다는 점을 강조했습니다. 기술 자체보다 업의 맥락에 맞는 도입과 활용이 중요하다고 정리했습니다.

[AI 트렌드] 배관 전화를 받는 AI가 1조 회사가 됐습니다

AI 시대에는 엔진보다 워크플로우를 바꾸는 기업이 성과를 내고 있습니다. 버티컬 AI와 기존 기업의 전환 사례, 그리고 단위경제와 운영 준비의 중요성을 정리했습니다.

AI가 이해하는 기업

기업 AI가 ROI로 이어지지 않는 이유를 의미 계층의 부재로 설명했습니다. 온톨로지와 Active Ontology를 통해 맥락을 기계가 읽게 만드는 방향을 제안했습니다.

AI SDLC의 올바른 접근법과 사전 준비사항_0724

AI SDLC를 전면 자동화로 보는 접근의 위험성과 단계별 성숙도 차이를 정리했습니다. PoC 검증, 정량 KPI, Human-in-the-loop로 범위를 확정하는 전략을 제안했습니다.

생성형 AI가 개발자의 생산성을 높이는 코딩 어시스턴트로 활용되는 흐름을 정리했습니다. 프롬프트 엔지니어링의 중요성과 할루시네이션, 보안 같은 주의점도 함께 짚었습니다.

생성형 AI가 개발 생산성을 높이는 코딩 어시스턴트로 활용되는 흐름을 정리했습니다. 다만 환각과 보안 문제를 막기 위한 검증과 가이드라인도 함께 필요합니다.

테크블로그 글 템플릿 1

생성형 AI가 개발 생산성과 학습 속도를 크게 높이는 실무 도구로 소개되었습니다. 다만 할루시네이션과 보안 문제를 막기 위해 인간 검증과 가이드라인이 필요합니다.

[Advanced AI] RAG 시스템에서의 명사구 충돌 문제와 해결방안

RAG 시스템의 환각 원인으로 명사구 충돌을 설명하고, 이를 줄이기 위한 전처리와 쿼리 분할 방안을 소개했습니다. 기업 문서 특성에 맞춘 데이터 사전처리로 정확도를 높일 수 있다고 정리했습니다.

나만의 ReAct 구현하기 : ReAct를 활용한 추론과 작업 자동화

ReAct를 추론과 행동을 결합한 에이전트 프레임워크로 소개했습니다. AWS와 LangChain 도구를 활용한 업무 자동화 사례와 구성 요소를 정리했습니다.

나만의 ReAct 구현하기 : ReAct를 활용한 추론과 작업 자동화

ReAct를 LLM 추론과 작업 자동화에 활용하는 개념과 구성 요소를 소개했습니다. AWS 서비스와 외부 도구를 연결해 업무를 자동화하는 예시도 함께 다뤘습니다.

sLLM, Gemma 파인튜닝 예

Gemma sLLM을 한국어 요약용으로 파인튜닝하는 과정을 Hugging Face와 QLoRA 기반으로 소개했습니다. 데이터셋 준비부터 프롬프트 구성, 학습, 병합 모델 추론까지의 흐름을 정리했습니다.

[Python] Python 개요 정리

Python의 기본 개념과 특징, 장점을 소개한 글이었습니다. 여러 기업의 활용 사례를 통해 실무 적용 가능성도 함께 설명했습니다.

[MLOPS] Kubeflow란?

Kubeflow의 개념을 소개하는 글입니다. MLOps 관점에서 Kubeflow가 무엇인지 간단히 안내했습니다.

LLM 기반 AI 플랫폼 개발에서의 LangChain을 활용한 RAG 구성하기

LLM 기반 AI 플랫폼에서 LangChain을 활용한 RAG 구성 방법을 소개합니다. RAG 파이프라인을 어떻게 구성하고 적용할지 다룹니다.