Slack 봇 쿼리곰: 없으면 안 되는 봇이 되기까지
Slack 봇 쿼리곰: 없으면 안 되는 봇이 되기까지
Slack에서 자연어로 SQL을 실행하는 봇 쿼리곰을 전사 필수 도구로 만든 사례를 다뤘습니다. 멀티에이전트 검증, Hybrid RAG, 이중 메모리로 신뢰와 재방문을 끌어올렸습니다.
#LLM#RAG
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n8n과 함께하는 모바일팀 온콜 자동화 여정기 — Part 1: 분석은 AI에게
n8n과 함께하는 모바일팀 온콜 자동화 여정기 — Part 1: 분석은 AI에게
요기요 모바일팀이 n8n과 AI로 크래시·앱 리뷰 분석을 자동화한 과정을 소개했습니다. 반복 업무는 AI에 맡기고 사람은 판단에 집중하는 구조를 만들었습니다.
#Android#n8n
68005분
상담 데이터 분석을 통해 메뉴얼 추출하기
상담 데이터 분석을 통해 메뉴얼 추출하기
상담 데이터를 분석해 SOP 초안을 자동으로 만들고 ALF 세팅 파일로 분리하는 파이프라인을 소개했습니다. 초기 정의 부담을 줄이고 도입 가치를 시간 절감 기준으로 설명하는 방식도 제안했습니다.
#LLM#RAG
1005분
상담 데이터 분석을 통해 메뉴얼 추출하기
상담 데이터를 분석해 유형 분류와 SOP 초안을 자동 생성하는 파이프라인을 소개했습니다. 세팅 초기 정의 부담을 줄이고 ALF 도입을 빠르게 시작하는 방법을 다뤘습니다.
#LLM#클러스터링
17005분
낯선 오타와 싸워서 이기고 싶은 마음
낯선 오타와 싸워서 이기고 싶은 마음
검색 오타 보정의 기존 로그 기반 방식 한계를 줄이기 위해 번역 모델과 멀티태스크 학습을 도입했습니다. 검색 실패율을 낮추고 CTR을 유지하는 성과와 함께 후속 개선 과제도 정리했습니다.
#ML#검색
66005분
토스플레이스 데이터봇 ‘판다(PANDA)’를 소개합니다 : 모든 팀원이 데이터 전문가처럼 일하는 방법
토스플레이스가 데이터봇 판다를 통해 팀원들이 직접 데이터를 조회하고 활용하는 환경을 만들었습니다.\nSSOT 정비, 비즈니스 용어 연결, Agentic Loop 설계로 정확도와 일관성을 높였습니다.
#LLM#SQL
94005분
모두가 데이터를 다루는 AI 시대, 지난 1년간 데이터 팀은 어떻게 달라졌을까?
모두가 데이터를 다루는 AI 시대, 지난 1년간 데이터 팀은 어떻게 달라졌을까?
데이터가치화팀이 지난 1년간 AI를 업무와 플랫폼에 통합한 변화를 정리했습니다. 반복 작업은 빨라졌지만, 검증과 데이터 기반의 중요성은 더 커졌습니다.
#MCP#BigQuery
61005분
하네스 엔지니어링으로 본 Deep Insight – 로컬 개발에서 프로덕션 운영까지의 설계 여정
Deep Insight의 프로덕션 전환을 하네스 엔지니어링 관점에서 정리했습니다. 에이전트 추론, 코드 실행, 저장소, 네트워크를 분리해 안정성과 보안을 높였습니다.
#AWS#LLM
78005분
AI Native 레포에서 조직으로: hollon-ai 구축기
AI Native 레포에서 조직으로: hollon-ai 구축기
팀챗을 공용 인터페이스로 삼아 AI를 조직의 실행 흐름에 연결한 구축 사례를 소개했습니다.\nClaude Code 위에 상태머신, K8s 실행기, 메모리 계층을 얹어 보안 대응과 운영 점검까지 확장했습니다.
#Kubernetes#Redis
0005분
AI Native 레포에서 조직으로: hollon-ai 구축기
AI Native 레포를 조직 전체가 쓰는 실행 harness로 확장한 hollon-ai 구축기를 소개했습니다. 팀챗, Kubernetes, 상태머신, 메모리 계층으로 요청부터 복구까지 같은 흐름에 묶었습니다.
#LLM#Kubernetes
17005분
입사 10일, AI로 인프라팀 온보딩을 다시 설계한 이야기
입사 10일, AI로 인프라팀 온보딩을 다시 설계한 이야기
입사 10일 만에 인프라 온보딩을 문서, 검증, AI 대화의 3계층 구조로 다시 설계했습니다. 정책 자동화와 Multi-Agent 실습까지 더해 신규 입사자 경험을 개선했습니다.
#AWS#EKS
0005분
2부: 정책을 따르는 평가자, LLM-as-a-Judge
LLM-as-a-Judge를 설계해 설명 생성 품질을 자동 평가하는 방법을 소개했습니다. 체크리스트와 critique 구조화로 인간 평가와의 정합성을 높이고, 디버깅과 데이터 정제에도 활용했습니다.
#LLM#prompt
50005분