AWS가 제공하는 클라우드 기반의 양자 컴퓨팅 서비스, 아마존 브라켓 -1
AWS의 양자 컴퓨팅 포트폴리오와 아마존 브라켓의 기본 개념을 소개했습니다. 클라우드 기반 관리형 서비스의 장점과 활용 방식도 함께 정리했습니다.
#AWS#cloud
34005분
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Amazon OpenSearch Service 의 LTR 플러그인을 활용한 검색 품질 개선
Amazon OpenSearch Service의 LTR 플러그인으로 BM25 결과를 재정렬해 검색 품질을 높이는 과정을 소개했습니다. Bedrock, RankLib, NDCG 평가를 통해 학습·배포·비교 흐름을 실습 형태로 설명했습니다.
#Amazon OpenSearch Service#검색
55005분
MLC LLM을 이용한 안드로이드 On-device AI 맛보기
안드로이드 기기에서 LLM을 직접 구동하는 MLC LLM 활용 방법을 소개했습니다. 환경 구축부터 샘플 앱 빌드, 모델 변환과 배포까지의 흐름을 정리했습니다.
#Android#LLM
114005분
MCP 개념 및 LINE Messaging API를 활용한 MCP 서버 구축 사례 소개
MCP의 개념과 동작 구조를 설명하고, LINE Messaging API로 브로드캐스트용 MCP 서버를 만드는 방법을 소개했습니다. 또한 Claude 데스크톱과 연동해 실제 메시지 전송과 외부 MCP 서버 조합 사례까지 보여주었습니다.
#MCP#LLM
208005분
NPU: AI 효율을 극대화하는 전용 프로세서
인공지능 연산을 빠르게 처리하기 위한 전용 하드웨어로 NPU를 소개했습니다. CPU와 GPU의 역할과 한계를 짚으며 AI 효율 극대화 관점을 설명했습니다.
#LLM#ML
67005분
Simplicity 4 : AI 아바타가 발표하는 온라인 컨퍼런스 제작기
AI 아바타와 간편 촬영 방식으로 컨퍼런스 제작 부담을 줄이고 지속 가능성을 높였습니다. 또한 모바일 중심 설계와 짧은 세션 구성으로 시청 경험도 개선했습니다.
#UI/UX#mobile
51005분
이미지와 음성을 아우르는 카카오의 멀티모달 언어모델 Kanana-o 알아보기
카카오 카나나 조직이 멀티모달 언어모델 Kanana-o를 소개했습니다. 이미지와 음성을 함께 다루는 모델 개요를 다루는 글입니다.
#LLM#멀티모달
67005분
생성과 검색의 하모니: RAG로 더 똑똑한 AI 만들기
생성과 검색의 하모니: RAG로 더 똑똑한 AI 만들기
RAG는 외부 문서를 검색해 LLM 답변에 반영하는 방식으로, 최신성 부족과 환각 문제를 보완했습니다. 실전 적용 시에는 데이터 품질, 검색 성능, 지연 시간, 보안까지 함께 고려해야 했습니다.
#RAG#LLM
132005분
나만의 ReAct 구현하기 : ReAct를 활용한 추론과 작업 자동화
나만의 ReAct 구현하기 : ReAct를 활용한 추론과 작업 자동화
ReAct를 추론과 행동을 결합한 에이전트 프레임워크로 소개했습니다. AWS와 LangChain 도구를 활용한 업무 자동화 사례와 구성 요소를 정리했습니다.
#LLM#AWS
7005분
MCP를 넘어 MCPS로: 엔터프라이즈 AI를 위한 보안 프로토콜의 필요성
MCP의 구조와 활용 가능성을 설명하면서 엔터프라이즈 환경에서 부족한 보안 요소를 짚었습니다. HTTPS의 사례를 바탕으로 MCPS와 같은 보안 표준의 필요성을 제안했습니다.
#MCP#보안
8005분
MCP를 넘어 MCPS로: 엔터프라이즈 AI를 위한 보안 프로토콜의 필요성
MCP의 엔터프라이즈 보안 공백을 짚고, HTTP와 HTTPS의 사례를 바탕으로 MCPS라는 보안 프로토콜을 제안했습니다. 상호 인증, TLS 암호화, 인가, 감사 로깅을 핵심으로 보안 표준화 필요성을 설명했습니다.
#MCP#LLM
62005분
AI야, 문서 좀 대신 써 줘 - 2. 쪽지 시험
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#문서화
50005분