
RAG의 진화: 검색을 넘어, 나를 이해하는 ‘Personal Context’의 시대로
RAG가 단순 검색을 넘어 개인 데이터와 실시간 컨텍스트를 통합하는 방향으로 진화하고 있음을 설명했습니다. Personal Context RAG를 실현하기 위한 접근의 필요성도 함께 제시했습니다.
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RAG가 단순 검색을 넘어 개인 데이터와 실시간 컨텍스트를 통합하는 방향으로 진화하고 있음을 설명했습니다. Personal Context RAG를 실현하기 위한 접근의 필요성도 함께 제시했습니다.
무신사가 LLM 기반 코드 리뷰를 GitHub Actions와 Composite Action으로 표준화해 전사 인프라로 구축했습니다. 봇 노이즈 정리와 팀별 유연성을 함께 확보해 운영 가능한 AI 리뷰 체계를 만들었습니다.


Astronomer Agents로 Airflow 작업의 작성, 테스트, 디버깅 방식이 달라질 수 있음을 소개했습니다. 또한 마이그레이션과 데이터 웨어하우스 분석까지 지원하는 핵심 기능을 설명했습니다.
Claude가 아키텍처 규칙을 자주 어겨 코드 리뷰만으로는 한계가 있었습니다. ArchUnit 테스트로 규칙을 강제해 AI가 스스로 수정하도록 바꿨습니다.

AI-RAN 시대를 대비해 기지국 내 AI 모델의 추론 가속화와 On-Site Training을 연구하는 글입니다. 엣지 환경에 맞는 모델 적용과 현장 학습 가능성을 다룹니다.


2명이 7주 동안 AI-DLC와 Kiro, Claude Code, Linear를 조합해 Agentic AI 플랫폼을 구축했습니다. 문서화와 이슈 추적으로 모호한 요구를 구체화하고 개발 생산성을 높인 사례입니다.
영업담당자가 직접 AI 에이전트 6개를 활용해 B2B CRM과 영업 자동화 도구를 구축했습니다. 리드 수집부터 회신 추적까지 영업 전 과정을 시스템화하며 운영 부담을 줄였습니다.

AI 코딩 도구가 MSA 환경의 숨은 의존성을 놓치는 문제를 짚고, 그래프 RAG로 영향 범위를 추적하는 Channel Knowledge 구축 과정을 설명했습니다. 코드 분석과 도메인 지식, Neo4j, MCP를 결합해 안전한 변경을 돕는 방법을 공유했습니다.

AI 코딩 도구가 MSA의 숨은 의존성을 놓치는 문제를 그래프 RAG로 보완한 사례를 소개했습니다. 코드 분석과 도메인 지식을 Neo4j와 MCP로 연결해 멀티홉 영향 범위를 추적했습니다.

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AWS 세션에서 AI 에이전트로 유전체 분석을 민주화하는 사례를 소개했습니다. 자연어 기반 분석, 표준화된 도구 연결, 대규모 데이터 처리를 중심으로 정리했습니다.

AI로 neoantigen을 예측해 개인 맞춤형 암 백신을 설계하는 DeepNeo 사례를 정리했습니다. 모델 구조와 임상 검증 결과, 그리고 바이오 AI에서 확장 가능한 컴퓨팅의 필요성을 다뤘습니다.