사내 에이전트 극한까지 사용하기
사내 AI Agent 에이봇을 조직의 업무 인프라로 만든 사례를 소개했습니다. 오케스트레이터, 서브에이전트, Eval, 권한 제어로 실제 업무 적용과 확장을 다뤘습니다.
#LLM#RAG
126005분
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Amazon Braket으로 양자-고전 하이브리드 알고리즘 실행하기 (1편)
Amazon Braket에서 양자-고전 하이브리드 잡을 생성하고 실행하는 방법을 소개했습니다. 콘솔 기반과 코드 기반의 차이, 런타임과 디바이스 선택 흐름도 함께 설명했습니다.
#Amazon Braket#quantum computing
19005분
얼굴 인식의 역사와 페이스페이의 미래
얼굴인식 기술의 발전사를 60년 흐름으로 정리하고 페이스페이의 결제 적용을 소개했습니다. 에지·클라우드 구조, 보안, 안티스푸핑, 성능 검증과 서비스 성장도 함께 다뤘습니다.
#얼굴인식#ML
42005분
에이전틱 AI 생태계의 주인공들, MCP Player 10 성료와 Next!
에이전틱 AI 생태계 확산을 위한 MCP Player 10 성료 소식을 다뤘습니다. 세부 기술보다는 이벤트 결과와 다음 계획 안내가 중심입니다.
#MCP#LLM
40005분
AI, 고객 행동의 순서를 읽다: 카카오뱅크 시퀀스 기반 FDS 모델 개발기
AI, 고객 행동의 순서를 읽다: 카카오뱅크 시퀀스 기반 FDS 모델 개발기
카카오뱅크가 보이스피싱 대응을 위해 거래 단위가 아닌 고객 행동 시퀀스를 분석하는 FDS 모델을 개발했습니다. ViT 변형, XAI, 실시간 서빙으로 대규모 탐지를 빠르게 처리했습니다.
#FDS#시계열 분류
61005분
AI국민비서: 공공 특화 에이전트 구축하기
AI국민비서: 공공 특화 에이전트 구축하기
공공 특화 에이전트인 AI국민비서 구축 경험과 노하우를 공유한 발표 글입니다. 모델 선택, 속도 최적화, Safety 대응, 평가 체계까지 다뤘습니다.
#LLM#prompt
100005분
AWS와 NVIDIA로 Physical AI 가속화: 시뮬레이션과 실제 학습을 통한 프로덕션 레디 애플리케이션 구축
AWS와 NVIDIA Isaac으로 Physical AI를 시뮬레이션과 실세계 학습으로 나눠 가속화하는 아키텍처를 소개했습니다. 엣지 배포와 운영 데이터 재학습을 통해 sim-to-real gap을 줄이는 방법을 설명했습니다.
#AWS#NVIDIA
19005분
Skill 품질 관리를 위한 Rubric 설계와 시스템 구현
Skill 품질 편차를 줄이기 위해 6섹션 30항목 Rubric과 자동 평가 시스템을 설계했습니다. 결정적 결함은 규칙 검사로, 의미 품질은 LLM 판정으로 나누어 관리했습니다.
#LLM#rubric
129005분
GloZ의 Amazon OpenSearch Service를 기반으로 한 자연어 이력서 검색 시스템 구축 사례 — Part 2: 하이브리드 검색과 자연어 쿼리 변환
OpenSearch 기반 이력서 검색에서 하이브리드 검색과 자연어→DSL 변환을 최적화한 사례를 다뤘습니다. Function Calling과 RAG를 결합해 검색 정확도와 응답 속도를 개선했습니다.
#Amazon OpenSearch Service#LLM
29005분
![[Tech Series] kt cloud AI 검색 증강 생성(RAG) #5 : 검색 고도화(Retrieval Optimization)와 리랭킹(Re-ranking) 기술](https://img1.daumcdn.net/thumb/R800x0/?scode=mtistory2&fname=https%3A%2F%2Fblog.kakaocdn.net%2Fdna%2FkWfxm%2FdJMcac4pFR8%2FAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAE-zw-ePxOnkWrGcRl9aspB41rnIiFaMwO9rzH6rIxVp%2Fimg.png%3Fcredential%3DyqXZFxpELC7KVnFOS48ylbz2pIh7yKj8%26expires%3D1782831599%26allow_ip%3D%26allow_referer%3D%26signature%3DKSKpAFGWbQVZKwu0CiYEr3Qzvko%253D)
[Tech Series] kt cloud AI 검색 증강 생성(RAG) #5 : 검색 고도화(Retrieval Optimization)와 리랭킹(Re-ranking) 기술
RAG 검색 고도화와 리랭킹을 통해 정확한 근거 문서를 더 잘 찾는 방법을 다뤘습니다. 하이브리드 검색, 권한 인지 검색, 적응형 라우팅으로 실무형 파이프라인을 설계했습니다.
#RAG#검색
3005분
토스팀이 AI 파도를 마주하는 방법: AI Surf Day
토스팀이 AI 변화에 대응하기 위해 AI Surf Day를 운영하며 실험과 공유 문화를 만들었습니다. 사례 공유, 에반젤리스트, 외부 협업을 통해 AI 전환의 기반을 넓혔습니다.
#LLM#ChatGPT
236005분
비개발자가 한 달 동안 풀스택으로 개발하면서 배운 것
비개발자가 한 달 동안 풀스택으로 개발하면서 배운 것
비개발자가 한 달 동안 풀스택 개발을 하며 AI 협업 방법론과 환경 설계를 배웠습니다. 구체적 프롬프팅, 병렬 작업, MCP 활용, 문서화의 중요성을 정리했습니다.
#LLM#MCP
131005분