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RAG 기술 블로그 글

RAG 태그가 달린 국내 IT 기업 기술 블로그 글을 최신순으로 모았습니다.

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#LLM1,153#MCP283#AWS839#검색328#cloud467#React387#Amazon Bedrock140#pgvector8#Knowledge Graph2#Kubernetes536#ML382#자동화367

최신 게시글

20개 표시

AI

경신홀딩스의 AX 도입을 위한 에이전트 플랫폼 구축: Amazon Bedrock AgentCore로 사내 데이터를 연결하고 에이전트를 운영하기

Amazon Bedrock AgentCore로 사내 데이터 연결·에이전트 실행·공유를 통합한 AX 플랫폼을 구축했습니다. MCP, 승인 워크플로, 사용량 관측으로 보안과 재사용성을 강화했습니다.

#Amazon Bedrock#AgentCore#MCP
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데브옵스

[플랫폼설계] DevOps에서 Platform Engineering으로: kt cloud의 여정

개발자의 인지 부담을 줄이기 위해 골든 패스와 Platform Portal 설계 방향을 정리했습니다.\nGitOps·정책 자동화와 RAG 기반 AI 도우미로 개발자 경험을 개선합니다.

#Platform Engineering#GitOps#ArgoCD
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AI

LLM이 만든 SQL을 믿고 실행하기까지: A2A 기반의 대화형 BI 애플리케이션 개발기

A2A 역할 분리와 온톨로지 기반 RAG로 대화형 BI의 지표 해석 근거를 보강했습니다.\nQuery Guardrail의 RLS·CLS 검증으로 LLM 생성 SQL의 실행 안전성을 통제했습니다.

#LLM#SQL#A2A
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AI

케클s피드 9월호｜kt cloud summit 2026, 고객의 AX를 현실로 만드는 인프라 전략

AI 서비스 운영을 위한 AIDC 전력·클라우드·Composite AI 전략을 소개했습니다. RAG, 모델 선택, 추론 메모리 최적화와 MCP 활용 방안도 다뤘습니다.

#cloud#MCP#Kubernetes
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AI

AI 에이전트 시대 문서중앙화 — 에이전트 도입 전, 데이터는 이렇게 관리하세요!

AI 에이전트 도입 전 최신 문서, 접근 권한, 변경 이력을 통합 관리해야 하는 이유를 설명했습니다.\n문서중앙화를 통해 잘못된 정보 참조와 권한 침해, 근거 추적 불가 위험을 줄이는 방안을 제시합니다.

#AI 에이전트#RAG#문서중앙화
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AI

[기술분석] AI 추론 메모리 병목과 서버 아키텍처 변화

장문 컨텍스트와 RAG, AI 에이전트 확산으로 추론 병목이 메모리와 데이터 이동 경로로 옮겨가고 있습니다. GPU 중심 설계보다 HBM, DRAM, SSD를 함께 보는 계층형 아키텍처가 중요하다고 설명했습니다.

#LLM#RAG#KV Cache
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AI

Strands Agents와 Amazon Bedrock AgentCore을 이용한 발전설비진단 구현하기

Strands Agents와 Bedrock AgentCore로 발전설비 진단 보조 에이전트를 구성한 사례를 소개했습니다. 판단 절차와 데이터 조회를 분리하고 검색·응답을 따로 평가한 점이 핵심입니다.

#Strands Agents#Amazon Bedrock#MCP
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데브옵스

딥테크 스타트업과 함께하는 AX 여정 | 오픈이노베이션 기술교류회 현장

딥테크 스타트업의 PoC와 AX 도입을 지원하는 가비아 AWS의 기술교류회 현장을 소개했습니다.\nAgentic AI 4-Layer 구조와 비용·마이그레이션 대응 방안을 함께 정리했습니다.

#AWS#LLM#RAG
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AI

AI 시대 문서중앙화 — RAG의 성패는 LLM이 아닌 ‘데이터’에서 갈립니다

RAG가 기대만큼 답하지 못하는 문제를 다룹니다. 성공 요인을 LLM보다 문서 중앙화와 데이터에서 찾습니다.

#RAG#LLM
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백엔드

Amazon Aurora PostgreSQL에서 pgvector를 프로덕션 환경으로 운영하기

Aurora PostgreSQL에서 pgvector를 프로덕션 RAG에 운영하는 방법을 정리했습니다. HNSW 선택, 거리 함수, 메모리 계획, 관측성까지 실무 기준으로 설명했습니다.

#PostgreSQL#pgvector#RAG
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AI

How Documents Find Developers at Toss

토스 프론트엔드 팀은 문서를 찾는 대신 문서가 개발자에게 찾아오게 만드는 시스템을 구축했습니다. RAG 챗봇과 자동 문서화 봇으로 지식의 축적과 검색을 연결했습니다.

#RAG#LLM#Cursor
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AI

LLM은 왜 Graph DB를 필요로 할까?

LLM은 문서 유사성뿐 아니라 데이터 간 관계를 함께 활용할 때 더 유용해졌습니다. Graph DB는 이런 관계 정보를 제공해 GraphRAG와 AI Agent의 탐색 범위를 넓혀줬습니다.

#LLM#Graph DB#RAG
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AI

토스증권 추천과 검색은 어떻게 진화하고 있을까?

토스증권은 추천을 배치 중심에서 실시간 루프로, 검색을 키워드 기반에서 RAG와 그래프 RAG로 확장했습니다. 모델 성능뿐 아니라 데이터 갱신, 후보 선택, 운영 관측이 품질을 좌우한다고 정리했습니다.

#검색#RAG#graph RAG
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AI

채널톡이 글로벌 상담 Agent를 GPT-5.6 Luna로 갈아탄 이유

글로벌 상담 AI Agent의 메인 모델을 GPT-5.6 Luna로 바꾼 이유를 자체 벤치마크로 설명했습니다. 공개 리더보드보다 실제 워크로드에서의 품질, 비용, 속도를 함께 보고 전환했습니다.

#LLM#벤치마크#A/B 테스트
8100

AI

사내 지식으로 Agentic RAG 만들기 (1/3) : RAG 파이프라인의 바닥 다지기

사내 지식을 활용한 Agentic RAG 구축의 첫 단계로 RAG 파이프라인의 기반을 다지는 내용을 다뤘습니다. 발췌상 사내 공통플랫폼 맥락에서 RAG 설계와 적용을 정리한 글로 보입니다.

#Agentic RAG#RAG#LLM
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AI

보안 업무를 위한 AI 에이전트 플랫폼 「SAGE」 개발기 1편: 판단은 사람에게 남기는 설계

보안 업무에 AI를 적용할 때 사람의 판단을 남기고 AI는 1차 정리와 근거 수집을 맡기는 SAGE 플랫폼 설계를 소개했습니다. 3개 진입점과 멀티 에이전트, RAG, MCP, 피드백 루프로 운영하는 방식도 정리했습니다.

#LLM#RAG#Jira
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AI

실리콘투의 사내 지식 MCP 게이트웨이 구축기

사내 지식이 흩어진 문제를 MCP 게이트웨이로 통합하고, 검색 전 권한 통제와 감사 체계를 먼저 설계했습니다. 초기에는 온프렘으로 시작해 이후 AWS 관리형 서비스로 단계적으로 이전했습니다.

#MCP#AWS#RAG
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AI

AI Agent를 위한 OpenSearch 검색 품질 평가하기 (Part 1)

AI Agent 검색 품질을 OpenSearch와 Bedrock으로 정량 평가하는 방법을 다루었습니다. NDCG와 Recall, LLM Judge 검증, BM25·시멘틱·하이브리드 비교 결과를 함께 설명했습니다.

#OpenSearch#RAG#LLM
1700

AI

AI가 이해하는 기업

기업 AI가 ROI로 이어지지 않는 이유를 의미 계층의 부재로 설명했습니다. 온톨로지와 Active Ontology를 통해 맥락을 기계가 읽게 만드는 방향을 제안했습니다.

#LLM#RAG#검색
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AI

AI에게 투자정보를 말하게 하기까지

투자 정보는 적시성, 정확성, 검증 가능성이 중요해 LLM 출력만으로는 부족했습니다. 근거 선별과 절차 통제, 평가 가능한 구조를 통해 AI가 말해도 되는 상태를 운영했습니다.

#LLM#ML#React
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