마이리얼트립에서 가장 큰 조직, T&A실의 리더는 어떻게 AI를 활용하는가
마이리얼트립에서 가장 큰 조직, T&A실의 리더는 어떻게 AI를 활용하는가
마이리얼트립 T&A실은 위키, KPI, FP&A, Slack을 AI로 묶어 매일 자동 브리핑하는 Control Tower를 만들었습니다. 리더는 반복 수집과 분류를 맡기고 판단과 액션에만 집중하는 구조로 바뀌었습니다.
#LLM#Python
108005분
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Amazon Aurora PostgreSQL에서 pgvector 0.8.0을 통한 벡터 검색 성능 및 관련성 향상
Amazon Aurora PostgreSQL에서 pgvector 0.8.0의 반복적 스캔과 비용 추정 개선을 소개했습니다. 필터링된 벡터 검색의 재현율과 지연 시간을 함께 개선하는 방법을 다뤘습니다.
#Amazon Aurora PostgreSQL#pgvector
42005분
AMOREPACIFIC, Kiro IDE로 SAP 개발에 AI를 도입하다
레거시 SAP 환경에 Kiro IDE와 MCP, Steering을 결합해 AI-DLC를 적용했습니다. ABAP과 SAPUI5 개발에서 생산성과 문서 동기화 개선을 확인했습니다.
#SAP#Kiro
74005분
Agentic Workflow로 전문 엔지니어처럼 도면을 분석하다
Agentic Workflow로 BMS 도면 분석을 자동화한 사례를 소개했습니다. 도면 패칭과 암묵지 추론을 결합해 2~3일 걸리던 작업을 10분으로 줄였습니다.
#AWS#LLM
41005분
LG전자 ES사업부, Agentic Workflow로 전문 엔지니어처럼 도면을 분석하다
LG전자 ES사업부가 AWS와 협업해 BMS 계통도 분석을 Agentic Workflow로 자동화했습니다.\n2~3일 걸리던 작업을 10분으로 줄이고 전문가 수준 정확도를 확보했습니다.
#AWS#LLM
46005분
AI 에이전트에 메모리를 더 많이 주면 더 똑똑해질까?
Claude Code 에이전트의 메모리 계층 구성을 비교 실험했습니다. 세션 캐시만 단독으로 쓸 때 정확도가 가장 크게 높아졌고, 외부 저장소는 오히려 성능을 떨어뜨렸습니다.
#LLM#Claude Code
96005분
Amazon SageMaker HyperPod로 슈퍼브에이아이의 비전 파운데이션 모델 ‘ZERO’ 효율적으로 대규모 분산 학습하기
슈퍼브에이아이가 SageMaker HyperPod로 ZERO 모델의 대규모 분산 학습 효율을 높인 사례를 소개했습니다. 저가 리허설과 데이터 사전 로드로 비용과 학습 지연을 줄였습니다.
#Amazon SageMaker HyperPod#S3
47005분
![[오프라인] AI를 제품에 적용한다는 것: 생성형 AI 시대, 설계와 운영](https://tech.goorm.io/wp-content/uploads/2026/04/BLOG_thumbnail.jpg)
[오프라인] AI를 제품에 적용한다는 것: 생성형 AI 시대, 설계와 운영
생성형 AI를 제품에 적용할 때 기존 개발 방식과 다른 설계·운영 과제를 다루는 행사입니다. 품질 정의, 재현 불가 오류, 불확실성 대응을 실제 사례로 살펴봅니다.
#LLM#UI/UX
64005분
TorchTPU 등 4월 둘째 주 Google for Developers 위클리 업데이트를 지금 확인하세요!
TorchTPU 등 4월 둘째 주 Google for Developers 위클리 업데이트를 지금 확인하세요!
Google for Developers의 4월 둘째 주 주요 개발자 업데이트를 소개했습니다. TorchTPU, Android XR, Flutter 관련 소식을 한눈에 정리했습니다.
#ML#Android
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![[활용가이드] kt cloud AI RAG(검색 증강 생성) 활용법 – 컨텍스트 최적화로 성능 높이기](https://img1.daumcdn.net/thumb/R800x0/?scode=mtistory2&fname=https%3A%2F%2Fblog.kakaocdn.net%2Fdna%2FRStdq%2FdJMb9963yLW%2FAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAVm9CwbQWYlwZdcbOtC2NvAEE_JV2ZdyT9P_uXHqtRd%2Fimg.jpg%3Fcredential%3DyqXZFxpELC7KVnFOS48ylbz2pIh7yKj8%26expires%3D1777561199%26allow_ip%3D%26allow_referer%3D%26signature%3DZ1uj8SnbXBeUUjokjrPk8PFcslg%253D)
[활용가이드] kt cloud AI RAG(검색 증강 생성) 활용법 – 컨텍스트 최적화로 성능 높이기
RAG 서비스에서는 프롬프트보다 컨텍스트 품질이 답변 성능을 더 크게 좌우했습니다.\nTopK 조정과 rerank, 버전 필터링, 질문 기반 압축으로 근거 밀도를 높이는 방법을 정리했습니다.
#RAG#LLM
59005분
월간 AX : AI를 실제로 쓰게 만들려면?
AI를 실제 업무에서 쓰게 만들기 위해 진입장벽을 낮추는 방법을 소개했습니다. 가벼운 체험과 실무 문제 해결, 밀착 지원이 핵심이었습니다.
#LLM#ChatGPT
77005분
AI로 리뷰 정체를 해소하다 - PR 리뷰 지원과 사내 워크숍으로 리뷰 문화 바꾸기
AI로 PR 리뷰 정체를 줄이기 위해 스크리닝 리뷰, PR 자동화, 알림, 지표 가시화를 함께 도입했습니다. 사내 워크숍과 체험형 공유를 통해 활용률을 높이고 리뷰 문화를 확산했습니다.
#LLM#Claude
137005분