Text2SQL이 어려운 이유
Text2SQL이 왜 어려운지 명시적·암묵적 맥락, 사용자 의도, SQL 방언 차이 관점에서 정리했습니다. ERP 데이터 시각화 Agent 맥락에서 실무적으로 고려할 점도 함께 짚었습니다.
#LLM#RAG
107005분
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AI 개발 시대, DevSecOps가 기본값인 이유
AI 생성 코드와 잦은 릴리즈로 보안 위험이 커지면서 DevSecOps가 기본값으로 주목받았습니다. 개발 초기부터 보안을 내재화하고 AI 기반 도구로 취약점 탐지와 대응 속도를 높이는 내용입니다.
#LLM#DevSecOps
17005분
광고사업팀 인턴의 AI 자동화 여정
광고사업팀 인턴이 반복 운영 업무를 AI로 자동화해 월 40시간 이상의 작업을 90% 이상 줄였습니다. 자연어 기반 협업과 문제 정의를 통해 보고서 작성, 배너 검수까지 효율화했습니다.
#자동화#Web
99005분
양자 컴퓨팅이란 무엇인가? – Part 6: 양자 컴퓨터의 성능지표, 도전 사항, 양자 오류 제어
양자 컴퓨터 성능을 평가하는 지표와 현실적 한계를 정리했습니다. 또한 오류 제어를 QEC, QES, QEM으로 나누어 비교했습니다.
#양자 컴퓨팅#양자 오류 정정
47005분
A2A 기반 Recipe Agent 개발기
A2A 기반 Recipe Agent 개발기
A2A와 Genkit으로 레시피 추천용 AI 에이전트를 구축한 사례를 공유했습니다. 의미 판단은 AI에 맡기고 계산과 최적화는 코드와 인프라로 분리해 성능을 높였습니다.
#A2A#LLM
0005분
A2A 기반 Recipe Agent 개발기
A2A와 Genkit으로 레시피 추천용 AI 에이전트를 구축한 과정을 다뤘습니다. 330만 건 비교 문제를 필터링, 프롬프트 최적화, 병렬 인프라로 해결했습니다.
#A2A#Genkit
11005분
프롬프트 튜닝 100시간 vs DSPy 30분, 당신의 선택은?
DSPy를 활용한 프롬프트 최적화와 자동화 방법을 소개했습니다. 반복 평가와 비교 실험을 코드로 줄여 LLM 품질 관리에 적용할 수 있었습니다.
#prompt#LLM
140005분
카사코리아 AI 챗봇 구축기 Amazon Bedrock 기반 대고객 에이전트형 챗봇 구현 사례
Amazon Bedrock 기반으로 FAQ Fast-Path와 Advanced RAG를 결합한 고객 응대 챗봇 구축 사례를 소개했습니다. 또한 비식별화, Guardrails, VPC·PrivateLink로 금융 서비스 수준의 보안성을 강화했습니다.
#Amazon Bedrock#RAG
89005분
CLIP과 BLIP를 활용한 이미지-텍스트 유사도 계산
CLIP과 BLIP의 구조와 용도를 비교하며 이미지-텍스트 유사도 계산 예시를 정리했습니다. CLIP은 직접 매칭에, BLIP은 캡션 생성 후 의미 비교에 적합했습니다.
#CLIP#BLIP
104005분
AICX: Claude Code와 Antrophic Batch API를 활용하여 고객 채팅 상담 분석하기
Claude Code와 Anthropic Batch API로 고객 채팅 상담 분류·분석 파이프라인을 검증했습니다.실시간 API보다 비용을 줄이면서 배치 처리, 시각화, 후속 자동화 방향까지 정리했습니다.
#Claude#Anthropic API
38005분
토스가 다양한 ML 모델을 만드는 법: Feature Store & Trainkit
토스가 Feature Store와 Trainkit으로 ML 학습·서빙 파이프라인을 표준화한 사례를 소개했습니다. 재사용성, 재현성, skew 해소를 통해 운영 효율을 높인 점이 핵심입니다.
#MLOps#Feature Store
120005분
생성형 AI를 활용하여 자동차 소프트웨어 요구사항을 위한 테스트 케이스 생성하기
자동차 소프트웨어 요구사항이 방대해지면서 테스트 케이스 생성과 검증의 부담이 커졌습니다. 생성형 AI와 VEW를 결합해 분류와 테스트 케이스 생성을 자동화하고, 인간 검토를 거쳐 정확도를 유지했습니다.
#AWS#Amazon Bedrock
71005분