![코드 생성 및 Agentic RAG 작업 중심의 도메인 특화 LLM 비교 평가 [전편]](https://jbxeeb6ybylgemuz.public.blob.vercel-storage.com/main/public/white-paper/wp-thumb-26-tx5SbqWD2PbAM7bBOrWLutxhPYEYvh.png)
코드 생성 및 Agentic RAG 작업 중심의 도메인 특화 LLM 비교 평가 [전편]
일본 급여 시스템의 실제 파이프라인을 대상으로 13개 LLM 구성을 비교 평가하는 전편이었습니다. 코드 생성과 Agentic RAG를 분리해, 품질·안정성·비용 기준의 모델 선택 필요성을 설명했습니다.
#LLM#RAG
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Semantic Search 만으로는 번역 품질이 해결되지 않았던 이유
Semantic Search만으로는 번역 용어 일관성을 해결하기 어려웠습니다. 저자는 키워드 추출과 Tolgee 재검색 방식으로 접근을 바꿨습니다.
#LLM#검색
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VAMS에서 NVIDIA Isaac Lab을 활용한 GPU 가속 로봇 시뮬레이션 훈련
VAMS에 NVIDIA Isaac Lab을 통합해 로봇 자산에서 GPU 가속 RL 훈련과 평가를 직접 실행하는 방법을 소개했습니다. AWS Batch와 Step Functions로 인프라를 자동화하고 자산 계보와 결과 추적성을 강화했습니다.
#AWS Batch#NVIDIA Isaac Lab
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AI-DLC 기반 웅진씽크빅 북큐레이터 AI 에이전트 구축
웅진씽크빅 북큐레이터 업무를 돕는 AI 에이전트를 AI-DLC로 2일 만에 MVP까지 구축했습니다. Kiro Steering과 AWS 서비스를 활용해 상담 준비, 회의록 정리, 코칭 지원을 자동화했습니다.
#AI 에이전트#AWS
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스캐터랩이 가장 재밌는 LLM을 찾는 방법
실제 유저 반응으로 LLM의 재미를 평가하기 위해 A/B 테스트, MAB, 리더보드를 활용했습니다. 세 방식의 편향과 리스크를 보완하며 모델 탐색부터 최종 배포 검증까지 설계했습니다.
#LLM#A/B 테스트
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생성형 AI 기술로 고전 드라마 화질을 4K급으로 개선
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생성형 AI 기반 초해상도 영상 복원으로 고전 드라마 화질을 4K급으로 개선한 사례를 다뤘습니다. 저화질 영상의 서비스 적용 과정에서 겪은 어려움과 극복 경험을 공유했습니다.
#생성형 AI#초해상도
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Agentic Search 시스템 구축기: 사내 검색 환경을 재정의하기 위해 우리가 선택한 것들
Agentic Search 시스템 구축기: 사내 검색 환경을 재정의하기 위해 우리가 선택한 것들
삼성전자 사내 검색 환경을 개선하기 위해 Agentic Search 구조를 선택한 배경을 다뤘습니다. 다양한 RAG 실험과 설계 고려 사항을 함께 정리했습니다.
#검색#RAG
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테이블 데이터를 위한 트랜스포머? — 변신 로봇 아닙니다
테이블 데이터를 위한 트랜스포머? — 변신 로봇 아닙니다
테이블 데이터를 위한 파운데이션 모델과 TabPFN의 개념을 설명하고, 실무에서의 활용 가능성을 정리했습니다. 빠른 베이스라인과 비교 모델로서의 장점과 기존 모델과의 병행 필요성도 함께 다뤘습니다.
#Transformer#파운데이션 모델
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처음 걸어가는 길, 함께 만든 성과 - 래블업x업스테이지, 독자 AI 파운데이션 모델 1차수 평가 통과 비하인드
업스테이지와 래블업이 독자 AI 파운데이션 모델 1차수 평가 통과 과정을 공유했습니다. 대규모 GPU 인프라 운영과 학습 최적화, 자동 복구 체계가 핵심이었습니다.
#LLM#PyTorch
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Ralph Loop, OpenClaw - 새로운건 없었다
Ralph Loop, OpenClaw - 새로운건 없었다
에이전트 루프는 새로운 이론보다 기존 반복문과 상태 관리 패턴의 재조합에 가깝다고 정리했습니다. 채널톡은 질문 응답용 Loop와 액션 처리용 Task를 분리해 종료 조건과 안전성을 보강했습니다.
#LLM#RAG
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Ralph Loop, OpenClaw - 새로운건 없었다
에이전트 루프를 Ralph Loop, OpenClaw 사례로 살펴보며 반복과 종료 설계의 중요성을 정리했습니다. 질문 응답과 작업 처리를 분리하고, maxTurns 같은 안전장치를 두는 접근을 제안했습니다.
#LLM#RAG
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[클로바 시선 #46] 로봇을 지휘하다: 멀티 로봇 인텔리전스 시스템
[클로바 시선 #46] 로봇을 지휘하다: 멀티 로봇 인텔리전스 시스템
피지컬 AI 흐름 속에서 로봇이 일상과 산업으로 확산되기 위한 기술 방향을 소개했습니다. 멀티 로봇 인텔리전스 시스템의 필요성과 의미를 짚었습니다.
#로봇#ML
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AI로 우리 회사 인프라 코드 완벽 관리하기
Pulumi 인프라 코드의 Drift를 Claude Code로 안전하게 복구한 사례를 공유했습니다. 운영 리소스를 건드리지 않고 코드와 상태만 동기화하는 규칙 기반 접근을 적용했습니다.
#AI Agent#Claude Code
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Claude Skills로 기술 블로그 리뷰 자동화를 시도한 과정과 한계를 정리했습니다. 컨텍스트 최적화와 단계적 프롬프트로 리뷰 품질을 개선한 경험을 공유했습니다.
#Claude#자동화
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