
[IT TREND] FMOps, LLM 시대의 AI 앱 개발 방법
FMOps를 LLM 시대의 AI 앱 개발 방법론으로 소개했습니다. 프롬프트 체이닝과 데이터 연동, 모니터링을 중심으로 주요 플랫폼 사례를 정리했습니다.


FMOps를 LLM 시대의 AI 앱 개발 방법론으로 소개했습니다. 프롬프트 체이닝과 데이터 연동, 모니터링을 중심으로 주요 플랫폼 사례를 정리했습니다.

구글과 마이크로소프트의 연례 개발자 행사에서 생성형 AI와 AI 에이전트 전략이 집중 조명되었습니다. 두 기업이 OS 단위로 AI를 통합하며 개인화된 디지털 경험 경쟁을 본격화했습니다.

생성 챗봇의 단답형·페르소나·안전성 문제를 좋은 응답 기준과 추가학습으로 개선했습니다. SFT와 스타일 제어를 평가해 품질과 안전성 균형이 높은 SFT를 백본으로 선택했습니다.

OpenAI 서울 라운드테이블에서 API 플랫폼 전략과 LLM 제품화 과제를 공유했습니다. GPU, 환각, 비용, 데이터, 경쟁력 관점의 실무적 논의를 정리했습니다.


생성형 AI가 데이터 사이언스의 반복 분석과 리포팅을 빠르게 자동화할 가능성을 정리했습니다. 이에 맞춰 조직과 개인이 도메인 이해와 문제 해결 역량을 강화해야 한다고 보았습니다.

자율 AI 에이전트와 Auto-GPT의 개념, 작동 방식, 주요 사례를 정리했습니다. 또한 성능·비용·사용성 한계와 함께 ChatGPT 다음 트렌드 가능성을 살펴봤습니다.


실시간 입술 발색 제품 검색을 위해 Vertex AI Matching Engine 기반 벡터 검색 API를 구축했습니다. 인덱스 생성·배포·업데이트 과정과 VPC 연동 시 주의점을 설명합니다.

초거대 AI가 연구자 중심에서 소비자 중심 서비스로 빠르게 이동하고 있습니다. 이제는 모델 규모보다 효율성과 장기 운영 가능성이 더 중요한 경쟁 요소로 떠올랐습니다.

오픈소스 AI가 ChatGPT에 도전하며 서비스화와 상업화 사례를 빠르게 늘려가고 있습니다. 동시에 안전성, 데이터 수급, 라이선스 문제도 함께 해결해야 할 과제로 제시했습니다.


준실시간 수요예측을 위해 Apache Beam 기반 GCP Dataflow 파이프라인을 도입한 배경과 동작 구조를 설명했습니다. Flex 템플릿·CI/CD 배포 과정과 스트리밍, 권한, 비용 관련 운영 팁을 정리했습니다.

AGI를 범용 AI 관점에서 정리하고, 최근 업계 소식이 왜 AGI 논의를 키우는지 살펴보았습니다. 동시에 AI 발전에 대한 기대와 안전 우려가 함께 커지고 있음을 다루었습니다.

프롬프트 엔지니어링을 AI를 잘 쓰기 위한 핵심 기술로 설명하며 주요 기법과 가이드라인을 정리했습니다. 또한 프롬프트 마켓과 적대적 프롬프팅의 가능성과 우려도 함께 살펴보았습니다.

길안내 정확도를 높이기 위해 도로 정보를 수집하는 배경을 소개했습니다. 블랙박스 영상에서 표지판 정보를 얻기 위해 모바일 환경에서 YOLO를 다루는 글입니다.

생성형 AI 시장에서 빅테크들의 경쟁과 신제품 발표 흐름을 정리했습니다. 또한 게임·의료 등 산업 적용 사례와 신뢰할 수 있는 AI의 중요성을 함께 짚었습니다.