AI한테 테스트 코드를 맡겼더니 커버리지가 8배 올랐다
AI한테 테스트 코드를 맡겼더니 커버리지가 8배 올랐다
AI와 문서화된 프롬프트를 활용해 iOS 테스트를 대규모로 작성하고 커버리지를 크게 높인 사례입니다. 반복 작업은 AI가 맡고 비즈니스 검증은 사람이 담당하며 품질과 속도를 함께 확보했습니다.
#iOS#test
139005분
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25년차 기자가 만든 AI 뉴스 서비스: 서울경제신문의 Amazon Bedrock 프롬프트 엔지니어링 실전 사례
서울경제신문이 Amazon Bedrock과 AWS 서버리스로 AI 저널리즘 서비스 4종을 구축한 사례를 소개했습니다.\n프롬프트 시스템화, Human-in-the-loop, 캐싱과 병렬 처리로 품질과 비용을 함께 최적화했습니다.
#Amazon Bedrock#AWS Lambda
102005분
5년 동안 못 푼 배민 다국어 숙제, AI와 함께 한 달 만에 끝내기
5년 동안 못 푼 배민 다국어 숙제, AI와 함께 한 달 만에 끝내기
배민은 외국인 주문 장벽을 해결하기 위해 5년간 멈췄던 다국어 과제를 다시 추진했습니다. FDH와 LLM 번역 파이프라인을 결합해 한 달 만에 서버 중심 다국어 적용을 완성했습니다.
#LLM#AWS Bedrock
170005분
마이리얼트립 재무실장의 AI 에이전트 구축 일지
비개발자인 재무 실장이 6일 만에 AI 에이전트 참모본부를 구축한 과정을 소개했습니다. 회계·세무·법률·공시를 연동해 재무 업무를 자동화하고 교차 검증하는 구조를 만들었습니다.
#LLM#Claude
109005분
AI가 바꾸는 UX 리서치: 설계부터 품질 관리까지
AI가 바꾸는 UX 리서치: 설계부터 품질 관리까지
AI를 리서치 설계, 분석, 리포팅, 품질 관리에 적용해 UX 리서치 파이프라인을 고도화했습니다.반복 작업을 줄이고 근거 기반 인사이트와 의사결정 지원을 강화한 사례를 소개했습니다.
#ChatGPT#Gemini
53005분
AI-Native RAN: 기지국 최적화의 패러다임을 바꾸는 Network Foundation Model
AI-Native RAN: 기지국 최적화의 패러다임을 바꾸는 Network Foundation Model
6G로 갈수록 네트워크 성능 요구와 운영 복잡도가 함께 커지는 문제를 다뤘습니다. AI-Native RAN과 Network Foundation Model로 기지국 최적화 방향을 제시했습니다.
#LLM#cloud
0005분
기존 개발 코드(Java)로 Amazon Neptune Analytics GraphRAG 구현하기
기존 Java/Spring 코드에서 그래프 스키마와 비즈니스 규칙을 추출해 spec.json을 만들고 GraphRAG를 구현하는 방법을 소개했습니다. Neptune Analytics와 Bedrock Knowledge Bases로 관계 기반 질의를 처리하는 흐름을 설명했습니다.
#Java#Spring Boot
56005분
프로덕션 Multi-Agent 시스템이 해결해야 할 5가지 문제 – Deep Insight 아키텍처로 배우는 실전 설계
프로덕션 Multi-Agent 시스템이 겪는 실행 흐름, 검증, 보안, 운영 문제를 Deep Insight 아키텍처로 정리했습니다. Strands Agents SDK와 Bedrock, Fargate 기반 설계로 실전 배포와 운영 방법을 소개했습니다.
#LLM#Multi-Agent
55005분
AI 시대의 엔지니어 역할 변화: 코드 작성자에서 시스템 사고자로
AI 시대의 엔지니어 역할 변화: 코드 작성자에서 시스템 사고자로
AI가 코드를 대신 쓰는 시대에 엔지니어의 역할은 구현자에서 기준 설정자와 시스템 사고자로 이동했습니다. 기능 요구사항뿐 아니라 비기능 요구사항까지 포함해 문서, 검증, 운영을 함께 진화시켜야 한다고 설명합니다.
#문서화#비기능 요구사항
67005분
OWASP 기반 GenAI 보안 실무 점검 가이드
OWASP의 LLM Top 10과 Agentic Top 10을 바탕으로 GenAI 보안 점검용 100개 체크리스트를 정리했습니다. 프롬프트, 데이터, 에이전트, 인프라까지 계층별 대응과 AWS 적용 시 주의사항을 함께 제시했습니다.
#OWASP#LLM
25005분
RAG 기반 AI 서비스의 신뢰성을 확보하는 방법: 자동화 평가 체계 및 운영 최적화
RAG 기반 AI 서비스의 신뢰성을 확보하는 방법: 자동화 평가 체계 및 운영 최적화
RAG 서비스의 신뢰성을 높이기 위해 RAGAS와 LLM-as-a-Judge 기반 자동 평가 체계를 소개했습니다. 또한 시맨틱 캐싱과 가드레일을 활용한 운영 최적화 방안도 함께 제시했습니다.
#RAG#LLMOps
55005분
클라우드 환경에서의 비디오 인텔리전스 구현: TwelveLabs로 시작하는 AI 영상 분석 1부 – VoD환경에서의 비디오 분석 파이프라인 구축하기
TwelveLabs Marengo와 AWS 서비스를 결합해 VoD 영상 분석 파이프라인을 구성하는 방법을 설명했습니다. 업로드 즉시 처리, 배치, 대규모 병렬 처리에 맞는 아키텍처 선택 기준도 정리했습니다.
#AWS#Amazon S3
28005분