DeNA LLM 스터디 Part 4: RAG 아키텍처와 최신 트렌드
DeNA 사내 LLM 스터디 Part 4: 기본 RAG 구현부터 지식 그래프를 활용한 GraphRAG, 검색 전략을 스스로 결정하는 Agentic RAG까지 최신 아키텍처 진화를 분석합니다. 프로덕션 도입 시 고려해야 할 기준과 2025〜2026년 트렌드도 함께 정리합니다.
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DeNA LLM 스터디 Part 3: 모델 학습 방법론 - 사전학습부터 RLHF/DPO까지
DeNA LLM 스터디 Part 3 심층 분석. 사전학습·파인튜닝·강화학습의 차이와 LoRA, QLoRA, DPO 등 최신 효율적 학습 기법의 작동 원리를 코드 예제와 함께 정리했습니다. GPT-4 수준 모델을 도메인 데이터로 튜닝하는 현업 파인튜닝 전략 선택 기준도 포함합니다.
DeNA LLM 스터디 Part 2: 구조화 출력과 복수 LLM 조합 패턴
JSON Schema, Pydantic을 활용한 구조화 출력부터 Sequential, Parallel, Cascade 등 실무에서 활용 가능한 Multi-LLM 파이프라인 설계 패턴까지
DeNA LLM 스터디 Part 1: LLM 기초와 2025년 AI 현황
DeNA 사내 LLM 스터디 시리즈의 첫 글. GPT-4, Claude, Gemini를 비교하고 Next Token Prediction, Instruction Tuning, Reasoning 모델의 원리와 프롬프트 엔지니어링 기초를 2025년 AI 현황과 함께 정리했습니다.
Agent Effi Flow의 전략적 피벗: 일본 인바운드 시장을 위한 おもてなしBot 출시
AI 효율화 도구에서 일본 인바운드 관광 시장으로의 전략적 전환. 경쟁 치열한 레드오션을 피해 블루오션을 찾아가는 1인 개발자의 시장 분석과 おもてなしBot 서비스 구축 과정을 공유합니다.
반복적 리뷰 사이클 방법론: 복잡한 개발에서 에러를 최소화하는 멀티 에이전트 오케스트레이션
오케스트레이션 에이전트 중심의 반복적 리뷰 사이클을 통해 복잡한 개발 작업의 에러율을 40-90% 감소시키는 체계적 방법론을 소개합니다.
AI 검색 시대를 위한 AEO 구현기: Agent Effi Flow 실전 적용
ChatGPT, Perplexity 등 AI 검색 엔진에 콘텐츠가 인용되도록 최적화하는 AEO(Answer Engine Optimization) 전략의 실제 구현 경험을 공유합니다. 스키마 마크업, FAQ 페이지 최적화, 구조적 데이터 설계 핵심 기법을 단계별로 설명합니다.
멀티 에이전트 오케스트레이션으로 블로그 자동화 시스템 개선하기
Claude Code의 멀티 에이전트 오케스트레이션 패턴을 실전 적용한 대규모 블로그 자동화 개선 사례. 48개 파일을 병렬 분석해 61개 이슈를 발견하고, SEO 메타데이터 보정부터 4개 언어 번역 동기화, 내부링크 추가까지 에이전트팀이 자동 처리한 전체 프로세스를 공개한다.
AdSense 도전기: AI 분석으로 "가치 없는 콘텐츠" 거절 극복하기
Google AdSense "가치가 별로 없는 콘텐츠" 거절 후 ChatGPT, Claude, Gemini 3개 AI를 활용해 원인을 분석하고 승인 가능성을 5.5점에서 8.5점으로 개선한 실제 경험을 공유합니다.
AI 시대, 후배들에게 전하고 싶은 이야기
AI가 채용을 줄이는 시대, 중소기업 개발자 경험에서 도출한 생존 전략을 공유합니다. 도메인 지식을 깊이 쌓고, T자형 인재로 성장하며, AI와 협업하는 방식으로 개인의 가치를 높이는 방법을 솔직하게 정리했습니다. 주니어부터 시니어까지, AI 시대 개발자 커리어 생존 가이드입니다.
생성형 AI 도입, 왜 탑다운 방식이 필요한가: 42% 실패율의 진짜 이유
생성형 AI 프로젝트의 42%가 실패하는 원인과 탑다운 방식의 해법을 상세히 분석합니다. 바텀업 AI 도입의 구조적 한계, 효과적인 조직 변화 관리 전략, 업무 문서화와 표준화 방법, 직원 저항 최소화, ROI 측정 프레임워크까지 CTO를 위한 실전 가이드를 제시합니다.
Vertex AI Search로 사이트 내 검색 구현하기: Cloud Functions와 자동화 배포
Google Vertex AI Search를 활용해 웹사이트에 AI 검색 기능을 구현하는 방법을 소개합니다. Cloud Functions API 서버 구축부터 셸 스크립트 자동화 배포까지 단계별로 설명합니다.