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RAG 기술 블로그 글

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

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#LLM1,062#AWS678#검색303#Amazon Bedrock121#cloud458#모니터링272#MCP240#MSA142#AI Agent32#Kubernetes437#ML309#React252

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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
500

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
2900

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
3500

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
900

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
2100

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
5500

백엔드

모던 백엔드 강좌 소개

2026년 기준 Java 25와 Spring Boot 4.x 중심의 백엔드 변화와 실무 전환 포인트를 소개했습니다. 단일 예제 프로젝트로 마이그레이션 판단과 AI 통합까지 다루는 커리큘럼입니다.

#Java#Spring Boot#GraalVM
8100

AI

AI SDLC의 올바른 접근법과 사전 준비사항_0724

AI SDLC를 전면 자동화로 보는 접근의 위험성과 단계별 성숙도 차이를 정리했습니다. PoC 검증, 정량 KPI, Human-in-the-loop로 범위를 확정하는 전략을 제안했습니다.

#LLM#RAG#test
2200

AI

2주 만에 Strands SDK와 Amazon Bedrock AgentCore로 구현한 어스얼라이언스의 CS 환불 자동응답 에이전트 시스템

Strands SDK와 Amazon Bedrock AgentCore로 환불 CS 자동응답 에이전트를 2주 만에 구축했습니다. 내부 검수 초안 방식과 멀티턴 맥락·안전성 검증을 결합해 운영 가능성을 확보했습니다.

#Amazon Bedrock#LLM#AWS
1200

AI

십만 줄 코드베이스, AST로 길을 찾다 — Kiro Code Intelligence로 대규모 코드베이스를 이해하는 법

대규모 코드베이스에서는 텍스트 검색보다 AST 기반 구조 이해가 더 중요하다고 설명했습니다. Kiro Code Intelligence는 tree-sitter와 LSP를 함께 써서 심볼과 참조를 정밀하게 다룹니다.

#AST#tree-sitter#LLM
4800

AI

AWS 환경에서 프로덕션-레디 확산 언어 모델(DLM) 검증하기

DLM과 AR의 구조 차이, 지연 이점, 검증 방식과 평가 게이트 설계를 AWS 환경에서 설명했습니다. 데이터 구조화와 검색 개선으로 사실 정밀도와 환각을 함께 개선한 사례를 다뤘습니다.

#AWS#LLM#RAG
2300

AI

AI채팅 구축 사례: 725만 건 설계 자료를 AI로 검색하다, 서영엔지니어링

방대한 설계 자료를 자연어로 찾기 위해 사내 플랫폼에 AI채팅을 연동했습니다. 실무 검증에서 정답률 96%를 확인하고 검색 시간을 크게 줄였습니다.

#RAG#검색#API
4400

AI

[도입전략] 공공 AI 전환을 위한 AX Readiness Check 활용법

공공기관의 AI 전환 준비도를 진단하는 AX Readiness Check와 7대 영역을 소개했습니다.\n현황 점검 후 맞춤형 솔루션으로 단계별 전환을 돕는 방향을 제시했습니다.

#AI 거버넌스#AI 전환#공공클라우드
2700

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
3100

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
600

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
600

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
2000

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
600

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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