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뱅크샐러드에서 합법적으로 Vibe Coding 하는 법
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뱅크샐러드에서 합법적으로 Vibe Coding 하는 법

뱅크샐러드 샐러드게임에서 운영자가 안전하게 규칙을 바꾸기 위해 DSL과 LLM을 결합한 방식을 소개했습니다. 한글 지원, 테스트 API, 이중 검토로 환각과 위험을 줄인 점이 핵심입니다.

#LLM#prompt
90005분
고등학생도 이해하는 Transformer (Deep Learning) #6 - Deep Learning이란
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고등학생도 이해하는 Transformer (Deep Learning) #6 - Deep Learning이란

딥러닝은 선형층과 비선형층을 여러 겹 쌓아 깊은 구조를 만드는 개념을 설명했습니다. 선형층만으로는 한계가 있어 활성화 함수를 넣는 이유를 쉽게 풀어주었습니다.

#ML#Transformer
88005분
[Hands-On]Amazon Bedrock WebSocket 실시간 AI 채팅
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[Hands-On]Amazon Bedrock WebSocket 실시간 AI 채팅

Amazon Bedrock과 WebSocket을 활용한 실시간 AI 채팅 구축 과정을 소개했습니다. 연결 관리, 백프레셔, 순서 보장과 운영 지표까지 함께 다뤘습니다.

#Amazon Bedrock#WebSocket
86005분
A2A 서비스 사용사례 및 고찰
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A2A 서비스 사용사례 및 고찰

A2A 프로토콜을 활용한 실무 사례와 동작 구조를 소개했습니다. 호스트 에이전트가 여러 리모트 에이전트를 호출해 결과를 종합하는 흐름을 설명했습니다.

#LLM#gRPC
83005분
AI 에이전트는 보안 취약점 관리를 어떻게 자동화할까? \:\ Claude Code, Opus Security, Cycode, DeepSource 사례
인포그랩
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AI 에이전트는 보안 취약점 관리를 어떻게 자동화할까? \:\ Claude Code, Opus Security, Cycode, DeepSource 사례

AI 에이전트를 활용한 취약점 관리 자동화 사례를 Claude Code, Opus Security, Cycode, DeepSource 중심으로 정리했습니다.자동화는 탐지와 수정 효율을 높이지만, 수동 검토와 병행해야 한다고 설명했습니다.

#LLM#GitHub Actions
17005분
AI 에이전트는 보안 취약점 관리를 어떻게 자동화할까? \:\ Claude Code, Opus Security, Cycode, DeepSource 사례
인포그랩
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AI 에이전트는 보안 취약점 관리를 어떻게 자동화할까? \:\ Claude Code, Opus Security, Cycode, DeepSource 사례

AI 에이전트로 취약점 탐지부터 수정까지 자동화하는 보안 사례를 비교했습니다. 다만 자동화는 보완 수단이며, 인간의 검토와 병행이 필요하다고 정리했습니다.

#DevSecOps#AI 에이전트
53005분
3명의 개발팀이 만든 24시간 일하는 AI 동료
마이리얼트립
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3명의 개발팀이 만든 24시간 일하는 AI 동료

소규모 팀의 DBA 공백 문제를 AI 에이전트로 보완한 사례를 소개했습니다. MCP 도구와 사전 검증으로 안전성을 높이며 MAIA 플랫폼으로 확장했습니다.

#LLM#MCP
278005분
실시간 AI 스트리밍: WebSocket으로 완성하는 끊기지 않는 대화
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실시간 AI 스트리밍: WebSocket으로 완성하는 끊기지 않는 대화

실시간 AI 스트리밍에서는 모델 성능뿐 아니라 토큰 전달의 자연스러움이 중요하다고 설명했습니다. WebSocket, Lambda, DynamoDB를 활용한 연결 관리와 백프레셔, 순서 보장 방식을 정리했습니다.

#WebSocket#LLM
152005분
[에이닷 4.0 QE 여정3] LLM 품질 평가의 진화: SPeCTRA 2.0 톺아보기
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[에이닷 4.0 QE 여정3] LLM 품질 평가의 진화: SPeCTRA 2.0 톺아보기

에이닷 4.0 개편에 맞춰 SPeCTRA 2.0이 API 중심 Web 평가 도구로 진화했습니다. 내부 로그와 Memory까지 함께 검증해 품질 평가의 신뢰성과 속도를 높였습니다.

#LLM#API
43005분
특정 YouTube 영상의 댓글에 대한 자연어 분석 RAG 시스템 개발 with LangGraph + Qdrant
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특정 YouTube 영상의 댓글에 대한 자연어 분석 RAG 시스템 개발 with LangGraph + Qdrant

YouTube 댓글의 정보 과부하를 RAG로 해결하는 분석 시스템을 LangGraph와 Qdrant로 구현했습니다.댓글 수집, 의미 검색, 응답 생성을 분리하고 MVP 한계와 개선점까지 정리했습니다.

#RAG#LangGraph
72005분
오픈챗 메시지들로부터 트렌딩 키워드 추출하기
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오픈챗 메시지들로부터 트렌딩 키워드 추출하기

오픈챗 메시지에서 트렌딩 키워드를 뽑는 통계적 방법을 소개했습니다. 빈도 급증 탐지, 중복 제거, NPMI 필터, MMR 다양화로 품질을 높였습니다.

#MinHash#NPMI
106005분
AI 에이전트 솔루션 ABLE 도입 지원 이벤트
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AI 에이전트 솔루션 ABLE 도입 지원 이벤트

Amazon Bedrock 기반 AI Agent 솔루션 에이블의 AWS Marketplace 등록 소식입니다. 별도 설치 없이 클라우드에서 AI 에이전트를 생성·운영할 수 있고, 기업 데이터 벡터화와 지식 검색 기능을 제공합니다.

#AWS Marketplace#LLM
9005분