Amazon ElastiCache for Valkey의 CESC로 Interactive AI 스토리텔링 플랫폼 최적화하기
Amazon ElastiCache for Valkey의 벡터 검색으로 Interactive AI 스토리텔링 플랫폼의 이미지 응답 속도와 비용 효율을 개선했습니다. CESC와 LLM 검증, 폴백 전략으로 맥락 기반 캐싱과 몰입 경험을 강화했습니다.
#AWS#cache
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AI 기술 블로그 최신 글
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AI PIT STOP
AI PIT STOP
캐치테이블은 전사 AI 해커톤을 위해 이틀간 업무를 멈추고 몰입 환경을 마련했습니다. 사전 교육과 실습, 인프라 지원을 통해 AI를 업무 핵심 파트너로 확산하려 했습니다.
#LLM#Claude
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AI는 QA를 대체하지 않았다, 대신 확장했다
생성형 AI를 QA 운영 체계에 통합해 품질 이벤트 분석과 테스트 설계를 자동화했습니다. 사람과 AI가 함께 작동하는 구조로 QA의 역할과 사고 범위를 확장했습니다.
#QA#자동화 워크플로
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Aurora PostgreSQL에서 한국어 하이브리드 검색 구현하기: pg_bigm + pgvector로 만드는 한국어 특화 RAG
Aurora PostgreSQL에서 pg_bigm과 pgvector를 RRF로 결합해 한국어 하이브리드 검색을 구현하는 방법을 소개했습니다. 한국어 조사와 자연어 질문의 한계를 보완해 RAG 검색 품질을 높이는 구조와 예시를 제시했습니다.
#PostgreSQL#pg_bigm
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비엔지니어의 Claude Code 활용 ROI 측정 - 4가지 베이스라인 지표
비엔지니어 환경에서 Claude Code ROI를 측정하는 4가지 베이스라인 지표를 소개했습니다. 로컬 로그와 ccusage 분석으로 토큰, 비용, 도구 사용, 메시지 패턴을 기준점으로 삼는 방법을 설명했습니다.
#Claude Code#LLM
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분산 트레이닝 관점에서의 AWS 인터커넥트 기술 소개 – AWS 환경에서 NCCL을 이용한 GPU 간 통신
AWS EFA 환경에서 NCCL이 GPU 간 집합 통신을 어떻게 최적화하는지 소개했습니다. 기본 설정과 플러그인 구조, 알고리즘 선택 원리까지 함께 정리했습니다.
#AWS#NCCL
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Product Engineer: 하루 500건 분석 요청을 받아내는 데이터 에이전트, 일을 돕는 AI에서 일을 수행하는 AI로
Product Engineer: 하루 500건 분석 요청을 받아내는 데이터 에이전트, 일을 돕는 AI에서 일을 수행하는 AI로
슬랙 기반 데이터 에이전트로 반복 분석 요청을 자동 처리하는 구조를 소개했습니다.정확도와 안전성을 위해 지식 체계, 서브 에이전트, 평가 루프를 함께 설계했습니다.
#LLM#Slack
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[AI-Native AFINIT] 한 명의 PM이 더 큰 임팩트를 만드는 방식: 재현 가능한 AI 워크플로우의 힘
[AI-Native AFINIT] 한 명의 PM이 더 큰 임팩트를 만드는 방식: 재현 가능한 AI 워크플로우의 힘
PM 반복 업무를 재현 가능한 AI 워크플로우로 정리한 사례를 소개했습니다. 데이터 검증, 승인, 산출물 연결까지 포함해 조직 지식으로 축적하는 방법을 설명했습니다.
#LLM#Cursor
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![[리뷰] 책상 위의 데이터센터, Dell Pro Max GB10 AI 워크스테이션 실사용기](https://img1.daumcdn.net/thumb/R800x0/?scode=mtistory2&fname=https%3A%2F%2Fblog.kakaocdn.net%2Fdna%2FVpb2w%2FdJMcahRQ7Rq%2FAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAG9UbWItZyfigZY24DSGpvWtN_q1c-yka3cot5S54aXK%2Fimg.png%3Fcredential%3DyqXZFxpELC7KVnFOS48ylbz2pIh7yKj8%26expires%3D1780239599%26allow_ip%3D%26allow_referer%3D%26signature%3De1T0soDRcdvCiS8lWCRl1ZDBayQ%253D)
[리뷰] 책상 위의 데이터센터, Dell Pro Max GB10 AI 워크스테이션 실사용기
Dell Pro Max GB10 AI 워크스테이션의 구조와 실사용 성능을 검증한 리뷰였습니다. 로컬에서 70B급 모델을 빠르게 돌릴 수 있는 통합 메모리 기반 AI 노드로 소개했습니다.
#LLM#Docker
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테크블로그 글 템플릿 1
테크블로그 글 템플릿 1
생성형 AI가 개발 생산성과 학습 속도를 크게 높이는 실무 도구로 소개되었습니다. 다만 할루시네이션과 보안 문제를 막기 위해 인간 검증과 가이드라인이 필요합니다.
#LLM#prompt
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ODW #5: 벡터 DB와 에이전트 스킬로 RAG 시스템 만들기
대량의 마크다운 문서를 검색하는 RAG 시스템을 ChromaDB와 MCP로 구축했습니다. 에이전트 스킬을 더해 최소한의 지시만으로 문서를 찾도록 개선했습니다.
#RAG#ChromaDB
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GraphRAG Toolkit으로 지식 그래프 인덱싱하기
GraphRAG Toolkit으로 지식 그래프 기반 인덱싱 과정을 소개했습니다. 기존 RAG의 한계를 보완하는 어휘 그래프 구조와 추출·구축 흐름도 함께 설명했습니다.
#GraphRAG#지식 그래프
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유저와 함께 만드는 LLM — 제타에 Preference Optimization 도입하기
답변 재생성 시그널을 정제해 DPO 학습용 선호 페어를 구성했습니다. 강한 거부 신호와 분포 조정으로 이용 시간·리텐션을 개선했습니다.
#LLM#DPO
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MAU 성장 레버, 데이터로 증명하기 — 연관도·코호트·퍼널·SHAP 분석 실전
MAU 성장 레버, 데이터로 증명하기 — 연관도·코호트·퍼널·SHAP 분석 실전
MAU 성장 레버를 찾기 위해 연관도·코호트·퍼널·SHAP 분석을 순차적으로 수행했습니다. 특히 Retained 중심 전략과 SHAP 해석의 한계를 함께 점검했습니다.
#MAU#회귀분석
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