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RAG 기술 블로그 글

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

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#LLM995#AWS635#검색285#Amazon Bedrock112#지식 그래프6#Kubernetes412#MCP224#prompt217#MSA132#OpenSearch47#AI Agent28#cloud422

최신 게시글

20개 표시

AI

포스코DX의 엔지니어링 암묵지를 AI가 활용할 수 있는 지식 자산으로 전환하기

포스코DX는 현장 암묵지를 AI가 활용할 수 있는 지식 자산으로 전환하는 PoC를 진행했습니다.\nGraphiti와 Amazon Bedrock 기반 지식 그래프로 설계 규칙을 구조화하고, 검색과 추론까지 자동화했습니다.

#LLM#RAG#지식 그래프
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AI

Amazon Bedrock AgentCore로 구축하는 AgentOps (1): 파운데이션과 게이트웨이

에이전틱 AI를 프로덕션에 올리기 위한 AgentOps와 파운데이션, 게이트웨이 패턴을 소개했습니다. Amazon Bedrock AgentCore로 모델, 도구, 에이전트 접근을 통합하는 방법을 설명했습니다.

#AWS#LLM#RAG
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AI

의뢰자가 가장 어려워하는 단계를 AI로: Strands Agents SDK를 활용한 라우드소싱의 공모전 브리핑 작성 에이전트

공모전 브리핑 작성의 진입 장벽을 낮추기 위해 AWS Bedrock과 Strands Agents SDK 기반 AI 에이전트를 도입했습니다. 초안 생성과 검수, 분석을 분리해 응답 속도와 운영 효율을 높이고, 브리핑 이탈률도 줄였습니다.

#LLM#RAG#Amazon Bedrock
200

기타

[Databricks Data + AI Summit 2026] 키노트로 본 Agentic Data 시대의 시작

Databricks Data + AI Summit 2026 키노트에서 Agentic AI 시대의 데이터 플랫폼 방향을 정리했습니다. 실시간 데이터 기반과 비즈니스 컨텍스트, 중앙 거버넌스가 핵심으로 제시됐습니다.

#Databricks#LLM#RAG
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데브옵스

Flava DBaaS 딥다이브: 아키텍처부터 마이그레이션, 그리고 미래까지

Flava DBaaS의 쿠버네티스 기반 아키텍처와 운영 구조를 소개했습니다. 또한 마이그레이션 도구와 서버리스, AI 기반 확장 방향까지 설명했습니다.

#Kubernetes#DBaaS#MySQL
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AI

메가 소프트웨어 시대의 암묵지 플랫폼

생성형 AI로 소프트웨어 규모가 폭발하는 메가 소프트웨어 시대의 변화와 개발자 역할 전환을 다루었습니다. 또한 암묵지 관리 시스템과 자동화된 거버넌스로 복잡성과 품질을 통제할 필요를 강조했습니다.

#LLM#MSA#DDD
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AI

[트렌드 리포트] 2026 상반기 트렌드 결산: AI 활용부터 인프라 전환까지

2026년 상반기 AI·클라우드·데이터센터 트렌드를 한눈에 정리했습니다. AI 운영을 위해 인프라 전환, 보안 거버넌스, 비용 관리가 함께 중요해졌습니다.

#cloud#데이터센터#RAG
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AI

[AWS Summit Seoul 2026] AI-Ready Data: 에이전틱 AI 시대, 데이터가 답이다

에이전틱 AI의 성패는 모델보다 데이터 준비에 달려 있다고 설명했습니다. 시맨틱 레이어와 지식 그래프로 AI가 비즈니스를 이해하도록 만드는 방법을 정리했습니다.

#AWS#LLM#RAG
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AI

AI ENGINEER NIGHT Q&A 총정리

AI ENGINEER NIGHT에서 나온 RAG, 에이전트, 평가 관련 질문에 채널톡 AI팀이 답변을 정리했습니다. 문서 구조 보존 청킹과 재탐색 전략, 데이터 게이트와 pass@k 평가 방식을 소개했습니다.

#RAG#LLM#prompt
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AI

AI ENGINEER NIGHT Q&A 총정리

채널톡 AI팀의 AI ENGINEER NIGHT Q&A를 정리한 글입니다. RAG, 에이전트 설계, 데이터 평가와 운영 전략을 실무 관점에서 공유했습니다.

#RAG#LLM#검색
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AI

[AWS Summit Seoul 2026] 나야, 차세대 OpenSearch: 에이전틱 AI를 곁들인

Amazon OpenSearch가 에이전틱 검색과 벡터 스토리지 혁신으로 진화하는 내용을 다뤘습니다. 운영 최적화와 AI 에이전트 연동을 함께 지원하는 플랫폼 방향을 소개했습니다.

#OpenSearch#AWS#LLM
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AI

이커머스 부정 반품 요청, AI로 차단한다: Amazon Nova Fine-tuning으로 산업 특화 가드레일 구성하기

패션 이커머스의 부정 반품 요청을 차단하기 위해 Amazon Nova 2 Lite를 Fine-tuning해 도메인 특화 가드레일을 구축했습니다. 837개 샘플 학습으로 Unsafe 탐지 정확도를 94.6%까지 높였고, 소형 모델의 비용 효율성도 확인했습니다.

#LLM#RAG#fine-tuning
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AI

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#OAuth
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AI

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#검색
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AI

[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#하이브리드검색
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AI

RIMAN KOREA의 Amazon Bedrock Knowledge Bases를 활용한 자연어 기반 상품 검색 시스템 구축기

기존 상품명 중심 검색의 한계를 해결하기 위해 Amazon Bedrock Knowledge Bases 기반 자연어 검색 시스템을 구축했습니다. 하이브리드 검색과 메타데이터 필터링, 병렬 처리로 정확도와 응답 속도를 개선했습니다.

#Amazon Bedrock#검색#RAG
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AI

LLM은 언제 ＂모른다＂고 말해야 하는가

LLM은 정답을 맞히는 능력만큼, 모를 때 멈추는 능력도 중요하다고 정리했습니다. 모델 크기나 추론 강화만으로는 부족해, 별도의 평가와 정렬 설계가 필요했습니다.

#LLM#NLP#hallucination
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AI

GraphRAG Toolkit으로 지식 그래프 쿼리하기

GraphRAG Toolkit으로 지식 그래프를 쿼리하는 전략을 설명했습니다. 벡터 검색의 한계를 보완하기 위해 그래프 탐색과 retriever 선택 기준을 정리했습니다.

#GraphRAG#지식 그래프#RAG
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AI

우아한공방의 새로운 동료, 시스템 맥락을 가진 챗봇서비스 개발기(feat. RAG)

우아한공방의 문서와 코드베이스 맥락을 활용하는 RAG 챗봇 서비스를 구축한 과정을 소개했습니다. 검색 정확도 개선과 Guardrail, 스트리밍 응답, Storybook 전역 UI 적용까지 다뤘습니다.

#RAG#AWS#DynamoDB
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AI

현대오토에버의 Amazon Bedrock으로 구축한 다중 AI 에이전트: 장애 대응 시간 5분으로 단축하기

현대오토에버가 Amazon Bedrock과 LangGraph로 다중 AI 에이전트를 구성해 장애 대응을 자동화했습니다.\n장애 분석부터 보고서 생성까지를 연결해 대응 시간을 수 시간에서 5분으로 줄였습니다.

#Amazon Bedrock#LangGraph#Claude
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