
RAG 없이 20만 대 자동차와 실시간으로 대화하기 (2)
RAG 대신 내부 API를 직접 활용해 실시간 차량 정보를 전달하는 API 증강 생성 아키텍처를 소개했습니다. 병렬 호출, 캐싱, SSE 스트리밍으로 실시간성과 비용 효율을 함께 개선했습니다.

RAG 대신 내부 API를 직접 활용해 실시간 차량 정보를 전달하는 API 증강 생성 아키텍처를 소개했습니다. 병렬 호출, 캐싱, SSE 스트리밍으로 실시간성과 비용 효율을 함께 개선했습니다.
숙박 상품 등록 흐름을 Slack, Google Sheets, OCR, API, Playwright로 자동화했습니다. 온보딩 시간을 10분 내외로 줄이고 반복 오류도 줄였습니다.

AWS Bedrock으로 로그인 이상 징후를 자동 분석하는 관제 체계를 구축했습니다. 비정상 로그인 정황 파악과 대응 속도를 높이고 운영 효율을 개선했습니다.

AI 모델 성능과 벤치마크가 넘쳐나는 시대에 문제 출제 경험을 돌아보는 글입니다. 기술보다 사람과 출제 의도를 묻는 관점이 핵심입니다.

DeepLearning.ai의 교육 구조와 Pro 구독, Short Course 중심 구성을 정리했습니다. 최신 AI·LLM·Agents 학습에 유용한 실무형 MOOC로 소개했습니다.
상용 TMS의 불편을 해결하기 위해 Cursor AI와 React로 자체 29TMS를 구축했습니다. 핵심 기능과 API를 직접 구현해 운영 민첩성과 응답 성능을 크게 높였습니다.
상용 TMS의 한계를 AI 협업으로 보완해 맞춤형 29TMS를 자체 구축한 사례를 소개했습니다. 구체적인 프롬프트와 구조 설계가 AI 코딩의 완성도를 높였다고 정리했습니다.


Amazon Bedrock으로 소셜 미디어 콘텐츠를 분석하는 멀티 에이전트 시스템 구축 사례를 소개했습니다. 스트리밍 처리와 브랜드 정규화, 모니터링 체계를 통해 확장성과 운영성을 높였습니다.

QA 리소스 문의를 자동화하기 위해 Q-pid라는 AI 비서를 구축했습니다. Jira 데이터와 프롬프트 엔지니어링으로 예측 가능한 답변과 운영 효율을 높였습니다.

Amazon Bedrock AgentCore의 Code Interpreter와 Browser Tool을 소개했습니다. LLM이 실행과 검증을 통해 행동하는 Agentic AI로 확장되는 구조를 설명했습니다.


생성형 AI와 IoT를 결합해 스마트 머신의 진단, 현장 서비스, 대규모 분석을 고도화하는 방법을 소개했습니다. AWS IoT와 Amazon Bedrock을 활용한 적용 사례와 아키텍처도 함께 설명했습니다.

OpenRTB 기반 광고 플랫폼에서 수익 최적화를 위해 휴리스틱, MAB, GMM을 단계적으로 진화시켰습니다. AWS MLOps와 이상 탐지로 실시간 보정까지 연결해 광고 매출 효율을 높였습니다.


하이웍스 AI채팅의 기본 사용법과 활용 팁을 정리한 글입니다. 회사 데이터를 바탕으로 일정·메일·문서를 자연어로 조회하는 방법을 소개했습니다.


n8n 기반 Slack 멀티 에이전트 Friday 구현 사례를 소개했습니다. 자연어를 분류해 여러 전문 에이전트로 분기하고, 복합 요청 한계를 ReAct로 보완하려 했습니다.