AI를 통한 개인정보 식별 및 분석 개선
QueryPie의 AI 분류기로 개인정보를 문맥 기반으로 식별하고 규제 준수를 지원하는 방법을 소개했습니다. 정규식 기반 한계를 보완하며 정확도와 운영 효율을 높인 사례를 설명했습니다.
#개인정보#DB
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AI 기술 블로그 최신 글
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QueryPie가 제시하는 새로운 패러다임, 연동을 넘어선 연결로
QueryPie가 폐쇄적 보안 모델을 넘어 연동과 연결 중심의 접근 제어 패러다임을 제시했습니다. IDP, 클라우드, SIEM, Secret Store 통합으로 관리 자동화와 보안 효율을 높이는 방향을 소개했습니다.
#MCP#cloud
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개인정보 유출: 내부에서 시작된 작은 틈, 데이터 재앙으로 번지다
개인정보 유출 사고 사례를 통해 내부자 위협과 보안 취약점의 위험을 정리했습니다. 데이터 접근 제어와 로그, 마스킹으로 GDPR, CCPA, PIPL 대응 방안을 설명했습니다.
#데이터 분석#보안
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OpenAI API Beta Feature: Assistant API
OpenAI Assistant API의 개념과 핵심 구성 요소를 정리했습니다. 파일 검색, 코드 실행, 함수 호출로 맞춤형 AI 어시스턴트를 구축하는 활용 예시를 소개했습니다.
#OpenAI API#RAG
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모델 정렬을 위한 효과적인 학습 전략
사전 학습, 지도 미세 조정, RLHF, DPO를 통해 LLM 정렬 전략을 설명했습니다. 특히 선호 데이터와 기각 샘플링, DPO의 장점을 중심으로 비교했습니다.
#LLM#RLHF
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허깅페이스 트랜스포머 라이브러리 사용방법
허깅페이스 트랜스포머의 기본 개념과 사용 흐름을 정리했습니다. 모델 로딩, 토크나이징, 데이터셋 준비, 학습, 추론까지 한 번에 살펴볼 수 있었습니다.
#Python#LLM
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기업용 AI 에이전트 스튜디오, 달파 준비하기
달파는 기업용 AI 에이전트 스튜디오로서 다양한 AI 솔루션과 맞춤 서비스를 제공합니다. 또한 개발 프로세스와 최근 뉴스까지 함께 소개했습니다.
#LLM#ML
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기업용 AI 에이전트 스튜디오, 달파준비하기
달파는 기업용 AI 솔루션을 제공하는 B2B SaaS 기업으로 소개했습니다. AI 스토어와 맞춤형 서비스, 단계별 개발 프로세스를 중심으로 설명했습니다.
#LLM#ML
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기업용 AI 다이소, 달파준비하기
달파는 기업용 AI 솔루션을 제공하는 B2B SaaS 기업으로 소개했습니다. AI 스토어와 맞춤형 서비스, 개발 프로세스, 최근 소식까지 함께 다뤘습니다.
#LLM#NLP
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아자르에서는 어떤 추천 모델을 사용하고 있을까?
아자르는 1:1 비디오 채팅 매칭을 위해 CUPID 추천 모델을 설계하고 적용했습니다. 투 타워 구조와 세션 임베딩 분리로 레이턴시를 줄이고 추천 성능을 높였습니다.
#추천#two-tower architecture
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RAGAS: RAG 시스템 성능 평가, 이제는 제대로 해보자!
RAGAS를 통해 RAG 시스템을 정량적으로 평가하는 방법을 소개했습니다. 주요 지표와 Streamlit 데모, LangSmith 연동까지 함께 설명했습니다.
#RAG#LLM
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Harness를 이용해 LLM 애플리케이션 평가 자동화하기
LLM 애플리케이션의 변동성과 복잡성을 줄이기 위해 테스트와 평가를 자동화하는 방법을 소개했습니다. Harness를 커스텀해 프롬프트, 지표, 아웃풋별 평가를 동적으로 처리하는 파이프라인을 구성했습니다.
#LLM#test
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AI, 채팅창을 벗어나 로봇의 두뇌가 되다
AI가 채팅창을 넘어 로봇의 인지, 판단, 행동을 담당하는 흐름을 정리했습니다. 휴머노이드와 로봇 파운데이션 모델의 최신 사례도 함께 소개했습니다.
#LLM#로봇
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토스 프론트엔드 개발자들이 더 이상 문서를 찾지 않는 이유
토스 프론트엔드 팀은 문서를 찾아가는 대신 질문하면 바로 답을 받는 환경을 만들었습니다. RAG 챗봇과 자동 문서화 봇으로 지식이 흐르는 팀 문화를 구축했습니다.
#LLM#RAG
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