사용자의 목소리를 AI로 재현하다: LLM기반 Multi Agent UX플랫폼 개발기
사용자의 목소리를 AI로 재현하다: LLM기반 Multi Agent UX플랫폼 개발기
LLM 기반 멀티 에이전트 UX 플랫폼과 사용자 페르소나봇 NSona의 개발 과정을 공유했습니다. 디자이너·리서처·개발자가 함께 만든 새로운 AI 협업 모델과 평가 방식을 소개했습니다.
#LLM#prompt
89005분
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웹툰 창작 생태계 보호를 위한 연구
웹툰 창작 생태계 보호를 위한 연구
네이버 웹툰의 창작 생태계 보호 연구로 워터마킹과 학습 방지 기술을 소개했습니다. 불법 유출 추적과 생성형 AI 무단 학습 대응을 위한 구조와 평가 결과를 다뤘습니다.
#워터마킹#생성형 AI
45005분
Strands Agents 및 AgentCore와 함께하는 바이오-제약 연구 어시스턴트 구현하기
Strands Agents와 여러 AWS 서비스를 결합해 생명과학 연구 어시스턴트를 구축했습니다. 내부 데이터 분석, RAG 검색, 단백질 설계, 서버리스 배포까지 통합했습니다.
#AWS Bedrock#MCP
35005분
의류 제조 현장의 AI 혁신: 약진통상의 Amazon Bedrock 기반 AI 스타일 라이브러리
약진통상이 Amazon Bedrock 기반 AI 스타일 라이브러리로 의류 검색과 샘플 개발을 고도화했습니다. 멀티 리전 처리와 설정 파일 중앙화로 성능과 운영 효율도 함께 개선했습니다.
#Amazon Bedrock#검색
40005분
롯데쇼핑의 Amazon Bedrock 기반 AI운영 어시스턴트 구축 사례
Amazon Bedrock 기반 Tech Assistant로 롯데온 운영 지식을 통합하고 장애 대응을 자동화했습니다. Slack 연동과 RAG 분석으로 응답 속도와 운영 효율을 높였습니다.
#Amazon Bedrock#LLM
46005분
토스 Next ML Challenge - 광고 클릭 예측(PCTR) ML 경진대회 출제 후기
토스와 데이콘이 함께한 첫 ML 경진대회 출제 후기를 공유했습니다. 실제 광고 클릭 예측 문제와 참가자들의 다양한 풀이 방식을 소개했습니다.
#ML#feature engineering
60005분
![[오프라인/마감] RAG 프로젝트는 왜 실패하는가?: RAG를 잘 다루고 싶은 엔지니어를 위한 패널 토크](https://tech.goorm.io/wp-content/uploads/2025/12/BLOG_thumbnail-2.png)
[오프라인/마감] RAG 프로젝트는 왜 실패하는가?: RAG를 잘 다루고 싶은 엔지니어를 위한 패널 토크
RAG 프로젝트가 왜 실패하는지, 실무 운영 관점에서 품질 문제와 원인을 짚는 패널 토크를 소개했습니다. 문서 품질, 청킹, 인덱스 구조 등 해결 포인트와 최신 RAG 트렌드도 함께 다뤘습니다.
#RAG#LLM
25005분
FSD 시대의 일하는 법: AI-Native 전환 측정하기
FSD 시대의 일하는 법: AI-Native 전환 측정하기
AI를 단순한 보조 도구가 아니라 업무 전환의 수단으로 보는 관점을 제시했습니다. ANTI 지표로 AI-Native 전환 수준을 측정하고 Level 4 업무를 늘리는 방법을 설명했습니다.
#LLM#자동화
0005분
AI가 만들어주는 나만의 목소리(SK AI SUMMIT 발표사례)
AI가 만들어주는 나만의 목소리(SK AI SUMMIT 발표사례)
AI 음성 변환과 합성의 전체 파이프라인을 소개했습니다.\n음색 보존, 피치 제어, 평가 지표와 한계 대응 방안까지 정리했습니다.
#LLM#ML
35005분
LLM Guardrails 2.0: 필터링을 넘어 추론 기반 보안 체계로 진화하는 AI 안전성 아키텍처
LLM Guardrails 2.0: 필터링을 넘어 추론 기반 보안 체계로 진화하는 AI 안전성 아키텍처
LLM 가드레일이 단순 필터를 넘어 추론 기반 보안 체계로 진화한 흐름을 정리했습니다. 기업 적용 시 다층 방어, 정책 엔진, 도구 호출 보안이 핵심이라고 설명했습니다.
#LLM#RAG
46005분
누구나 만드는 시대, 마케터가 한 달 만에 만든 영상 자동화 시스템
누구나 만드는 시대, 마케터가 한 달 만에 만든 영상 자동화 시스템
마케터가 AI와 개발 도구를 활용해 한 달 만에 영상 자동화 시스템을 만들었습니다. 핵심은 프롬프트를 구조화해 누구나 안정적으로 소재를 생성할 수 있게 만든 점입니다.
#Streamlit#Cursor
55005분
AFINIT에서 시간을 만들어 내는 방법
AFINIT에서 시간을 만들어 내는 방법
AFINIT가 AI와 자동화로 반복 업무를 줄이고 시간을 만들어 내는 방식을 소개했습니다. 정책 문서와 업무 지식을 코드처럼 관리해 비개발자도 직접 자동화에 참여하는 흐름을 다뤘습니다.
#자동화#n8n
0005분