“우리는 왜 지금, 프롬프트 엔지니어를 찾고 있을까요?”
미리디는 멀티모달 AI 디자인 품질을 높이기 위해 프롬프트 엔지니어의 역할을 중요하게 보고 있습니다. 프롬프트 설계뿐 아니라 실험, 평가 지표, 협업 역량까지 요구하고 있습니다.
#prompt#LLM
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AI 기술 블로그 최신 글
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Backoffice AI Agent 구축기 — RAG+MCP 기반 플레이스AI 특화 지식 검색 시스템
백오피스 문서 검색을 위해 RAG와 MCP 기반 지식 검색 에이전트를 구축했습니다. 하이브리드 검색과 질의 정제로 응답 만족도와 운영 효율을 함께 높였습니다.
#RAG#MCP
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LangGraph를 활용한 멀티 노드 구현 : 패턴 A, B, C 분석
LangGraph로 단일 노드와 멀티 노드 그래프를 구성하는 방법을 설명했습니다. 또한 답변 개선, 요약·번역, 답변 검증 패턴으로 LLM 워크플로우 설계 예시를 제시했습니다.
#LangGraph#LangChain
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AI 플랫폼 GPU 도입부터 Kubeflow까지 도입기
카카오페이는 반복 수작업을 줄이기 위해 Kubeflow 기반 AI 플랫폼을 구축했습니다. H200 GPU, 하이브리드 클러스터, MIG로 성능과 자원 효율을 함께 다듬었습니다.
#Kubeflow#Kubernetes
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SK바이오팜의 Agentic AI 기반 신약 개발 워크플로 자동화 도전기
SK바이오팜은 Agentic AI와 멀티 에이전트 협업으로 신약 후보물질 평가 워크플로를 자동화했습니다.기존 1주일 걸리던 과정을 1시간 이내로 줄이며 통합 리포트 기반 의사결정을 지원했습니다.
#LLM#AWS
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AWS와 함께하는 웅진AI Runner Challenge 5부: Amazon Bedrock으로 바꾼 컨택센터 상담 품질 관리
컨택센터 상담 품질 관리를 Amazon Bedrock 중심의 AI 시스템으로 전환한 사례를 소개했습니다. 실시간 평가와 맞춤형 교육으로 관리자 부담을 줄이고 상담사 성장을 지원했습니다.
#AWS#Amazon Bedrock
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AWS와 함께하는 웅진AI Runner Challenge 4부: Amazon Q Developer CLI 활용한 보안 취약점 진단 및 조치
클라우드 보안 취약점을 AI로 자동 진단하고 조치 가이드를 제공하는 사례를 소개했습니다. Amazon Q Developer CLI와 Bedrock으로 검증 루프까지 구성해 운영 효율을 높였습니다.
#AWS#Amazon Q Developer CLI
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AWS와 함께하는 웅진 AI Runner Challenge – 3부: Amazon Bedrock 기반의 렌탈 제품 추천 AI 에이전트
Amazon Bedrock과 TensorFlow를 결합해 렌탈 제품 추천과 자연어 데이터 조회를 자동화한 사례를 소개했습니다. 고객 추천과 내부 분석을 함께 지원해 선택 피로도와 데이터 활용 한계를 줄였습니다.
#AWS#Amazon Bedrock
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AWS와 함께하는 웅진 AI Runner Challenge – 2부 : 비 개발자도 만드는 AI 실적 인사이트 자동화 솔루션
Amazon Q Business로 손익 분석 챗봇을 구축해 비개발자도 실적 인사이트를 자동화했습니다. 매월 반복되는 분석·보고 업무를 줄이고 의사결정 속도를 높이는 사례를 소개했습니다.
#AWS#Amazon Q Business
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Claude Code Subagent: Context Engineering
Claude Code에서 자주 발생하는 컨텍스트 부족 문제와 Context Anxiety를 설명했습니다. 서브에이전트를 활용해 작업을 분리하고 메인 대화의 컨텍스트를 보존하는 방법을 소개했습니다.
#Claude#prompt
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“AI로 얼마나 빨리 만드나?” Amazon Q와 ‘팀딸깍’의 해커톤 다작 도전기(2)
사내 해커톤에서 Amazon Q와 Bedrock, Gemini로 AI 모의 면접 솔루션을 만들었습니다. 문서화와 구체적 프롬프트로 AI 협업 효율을 높인 사례입니다.
#LLM#AWS
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안녕하세요! AI UX라이터 제민희입니다. 무엇을 도와드릴까요?
안녕하세요! AI UX라이터 제민희입니다. 무엇을 도와드릴까요?
UX라이터와 개발자가 사내 AI 라이팅 툴을 만들며 겪은 실패와 방향 전환을 정리한 글입니다. 반복 검수 자동화를 위해 규칙 기반 방식 대신 RAG와 컨텍스트 설계를 적용했습니다.
#LLM#RAG
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보이저엑스의 ComfyUI 워크플로우 기반 AI 비디오 생성 파이프라인 구축 여정
보이저엑스는 Wan2.1과 ComfyUI, Ray Serve를 결합해 AI 비디오 생성 파이프라인을 구축했습니다. AWS 환경에서 로딩·추론 최적화와 AMI 표준화로 비용 효율과 확장성을 확보했습니다.
#LLM#AWS
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Amazon Q Developer를 활용한 Voithru의 개발 생산성 혁신 여정
Amazon Q Developer를 도입해 개발 생산성과 운영 효율을 크게 높인 Voithru 사례를 소개했습니다. AI 협업 문화 정착과 역할 확장을 통해 개발 패러다임이 바뀐 과정도 함께 다뤘습니다.
#AWS#LLM
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