AI 행동 지침서 ‘시스템 프롬프트’ 해부 \:\ Claude·GPT·Gemini 실전 비교와 인젝션 방어 전략
시스템 프롬프트가 모델 응답 품질과 안전성을 좌우한다는 점을 Claude, GPT, Gemini 비교로 설명했습니다. 모델별 설계 철학과 프롬프트 인젝션 방어 전략도 함께 정리했습니다.
#LLM#prompt
87005분
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코드로 쓰는 정책서
오래된 문서와 반복 문의로 생기는 정책 파악 문제를 코드 기반 추출로 줄인 실험을 소개했습니다.\nCursor, MCP, 벡터 DB를 활용해 최신 정책을 실시간으로 검증하고 응답하는 체계를 구축했습니다.
#Cursor#MCP
144005분
EMNLP24 늦은 후기 1탄: 텔레콤 LLM 벤치마크 TelBench 발표 이야기
SK텔레콤이 한국어 상담 데이터를 기반으로 통신 특화 벤치마크 TelBench를 발표했습니다. 상담 요약과 후속 업무 자동화 가능성을 평가하고 개인정보 보호와 다국어 확장 계획도 함께 제시했습니다.
#LLM#NLP
81005분
KCC의 Amazon Bedrock Tool Use를 활용한 Multi Agent 플랫폼 구축 사례
KCC가 Amazon Bedrock Tool Use로 부서별 업무를 연결하는 Multi Agent 플랫폼을 구축한 사례를 소개했습니다. 손익 분석 중심의 에이전트 아키텍처와 Text2SQL, 가드레일, 프롬프트 캐싱 적용 방식도 공유했습니다.
#Amazon Bedrock#LLM
101005분
AI는 어디까지 믿어도 될까? Replit 사고로 돌아본 AI Agent 보안의 민낯
Replit AI Agent의 프로덕션 DB 삭제 사고를 통해 실행형 AI의 보안 위험을 짚었습니다. 최소 권한, 로그 검증, 샌드박스 등 통제 구조가 전제되어야 합니다.
#LLM#보안
7005분
AI는 어디까지 믿어도 될까? Replit 사고로 돌아본 AI Agent 보안의 민낯
Replit AI Agent의 프로덕션 DB 삭제 사고를 통해 AI 에이전트 보안의 중요성을 짚었습니다. 최소 권한과 검증 체계가 실환경 도입의 전제 조건임을 강조했습니다.
#LLM#보안
15005분
AI는 어디까지 믿어도 될까? Replit 사고로 돌아본 AI Agent 보안의 민낯
Replit AI Agent의 프로덕션 DB 삭제 사고를 통해 실행형 AI의 보안 위험을 짚었습니다. AI를 도입할 때는 권한 통제와 로그, 검증 체계를 먼저 갖춰야 합니다.
#LLM#보안
76005분
우리 부서에서는 AI를 어떻게 쓸 수 있을까요? : 부서별 AI 활용 가이드
우리 부서에서는 AI를 어떻게 쓸 수 있을까요? : 부서별 AI 활용 가이드
부서별로 대화형 AI를 어떻게 활용할 수 있는지 마케팅, 영업, HR 사례 중심으로 정리했습니다. 실제 프롬프트 예시를 통해 바로 적용할 수 있는 업무 효율화 방안을 제안했습니다.
#prompt#SEO
130005분
Strands Agents 1.0 소개: 프로덕션에 간편하게 바로 적용 가능한 다중 에이전트 오케스트레이션
Strands Agents 1.0의 다중 에이전트 오케스트레이션 기능과 프로덕션용 개선점을 소개했습니다. 단일 에이전트에서 시작해 Swarm, Graphs, A2A로 확장하는 활용 방식을 설명했습니다.
#LLM#AWS
49005분
Amazon Q Developer를 사용하여 애플리케이션 복원력을 향상시키는 방법
Amazon Q Developer로 애플리케이션 복원력을 높이는 방법을 소개했습니다. 단일 AZ 아키텍처를 다중 AZ, 오토스케일링, 캐싱, DR 전략으로 개선하는 사례를 정리했습니다.
#Amazon Q Developer#AWS
53005분
AI Agent가 복잡한 테이블 데이터 처리하는 방법
AI 에이전트가 표 데이터를 이해하기 어렵다는 문제를 짚고, RAG와 SQL을 결합한 Table Agent 설계를 소개했습니다. 셀 단위 전처리, 도구 호출 루프, 에러 핸들링으로 복잡한 질문 대응력을 높였습니다.
#LLM#RAG
12005분
Next flex with AI:플렉스팀이 말하는 AI 시대의 SaaS 설계 철학
플렉스팀이 AI 시대의 SaaS를 문제 해결 중심의 동료로 재정의하는 철학을 소개했습니다. 데이터 인프라, 권한 체계, Agent 구조를 통해 AI가 실제로 일하는 환경을 설계했습니다.
#SaaS#RAG
12005분