Category: Artificial Intelligence

들어가며 이전 글(Part 2)에서는 Amazon Bedrock AgentCore의 Runtime, Gateway, Identity를 활용하여 MCP Registry를 구현하는 방법을 다루었습니다. 다양한 형태의 MCP를 등록하고, AgentCore Gateway를 통해 단일 엔드포인트로 통합하는 아키텍처를 소개했습니다. MCP Registry를 통해 Agent가 Tool을 호출할 수 있는 환경은 갖추었지만, 기업 환경에서 실제 운영하기 위해서는 추가적인 질문에 답해야 합니다. “이 사용자가 이 Tool을 호출할 권한이 있는가?” → […]

0. 들어가며: 왜 AI-DLC를 적용했는가 AI-DLC(AI-Driven Development Life Cycle)는 요구사항 분석부터 설계, 코드 생성, 리뷰까지 SDLC 전 과정을 AI Agent 기반으로 수행하는 개발 방식입니다. 이번 사례의 파트너인 ARMIQ는 SAP 데이터 영역에서 오랫동안 솔루션을 공급해 온 기업으로, 법인·사업부 분리나 매각 과정에서 발생하는 데이터 분할·이관 이슈, 그리고 데이터 압축·암호화·클라우드 전송 등 데이터 관리와 보안 전반에 특화된 솔루션 […]

한국어는 교착어 특성상 영어 기반 벡터 검색만으로는 정확한 결과를 얻기 어렵습니다. 이 블로그에서는 Amazon Aurora PostgreSQL에서 pg_bigm(바이그램 키워드 검색)과 pgvector(벡터 시맨틱 검색)를 RRF(Reciprocal Rank Fusion)로 결합한 하이브리드 검색을 구현하여, 한국어 RAG 애플리케이션의 검색 품질을 개선하는 방법을 소개합니다. 왜 한국어에는 하이브리드 검색이 필요한가? RAG(Retrieval-Augmented Generation) 애플리케이션에서 검색 품질은 최종 답변의 정확도를 결정합니다. 벡터 검색(pgvector)은 의미적으로 유사한 […]

지난 블로그에서는 ENI(Elastic Network Interface)의 구조와 역할, 그리고 p5.48xlarge와 p6-b300 인스턴스에서 EFA(Elastic Fabric Adapter)를 실제로 어떻게 구성하는지 살펴보았습니다. 이번 블로그에서는 이렇게 구성된 EFA 네트워크 위에서 실제 GPU 간 통신이 어떻게 이루어지는지, 그 핵심에 있는 NCCL(NVIDIA Collective Communications Library) 통신에 대해 소개하고자 합니다. EFA가 고속도로를 깔아주는 인프라라면, NCCL은 그 위에서 수백 대의 GPU가 효율적으로 데이터를 주고받을 […]

서론 많은 기업이 LLM 기반 에이전틱 워크플로우를 실제 업무에 투입하고 있습니다. 그러나 프로덕션 규모로 확대하면 단일 거대 LLM에 모든 호출을 의존하는 방식의 한계가 드러납니다. 에이전트 내부에서 발생하는 도구 분류·요약·포맷팅 등 매 단계마다 동일한 토큰 과금이 누적되고, 거대 모델의 긴 응답 지연(TTFT)은 실시간 대화에 부적합합니다. 요금 계산이나 약관 검증처럼 정확성이 요구되는 업무에서 환각(hallucination)은 비즈니스 리스크가 되며, […]

기존의 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 방식은 주로 ‘벡터 유사성 검색’에 의존합니다. 하지만 이 방식은 단순히 질문과 언어적으로 유사한 정보만 찾기 때문에, 데이터 간의 복잡한 구조적 관계나 숨겨진 맥락을 놓칠 수 있다는 한계가 있습니다. 지식 그래프(Knowledge Graph)는 이러한 한계를 보완합니다. 데이터를 개체(Entity)와 관계(Relation) 중심으로 연결하여, 질문과 직접적인 단어 유사성이 낮더라도 답변에 꼭 필요한 연관 정보를 정확하게 찾아낼 수 […]

소개 웹툰/웹소설 플랫폼을 운영하는 키다리스튜디오는 레진코믹스, 봄툰 등 다수의 콘텐츠 플랫폼을 서비스하고 있습니다. 플랫폼의 품질을 보장하기 위해 QA 엔지니어링팀은 매 릴리스마다 수백 개의 테스트 케이스(TC)를 수동으로 작성해왔습니다. 숙련된 QA 엔지니어 한 명이 하나의 페이지에 대한 TC를 작성하는 데 3~4시간이 소요되었고, 이는 빠른 릴리스 주기에 큰 병목이 되고 있었습니다. 키다리스튜디오 AX 개발팀은 이 문제를 해결하기 위해 […]

​”비개발 직군도 자기 손으로 배포까지 해내는 환경을 어떻게 만들 수 있을까요?”​ 라포랩스 AX팀은 AWS AI-DLC(AI-Driven Development Life Cycle) 방법론을 활용하여 사내 배포 플랫폼 Raploy를 구축했습니다. 2026년 2월 말 AWS와 함께 진행한 3일간의 AI-DLC 워크숍에서 Raploy의 뼈대를 만들었고, 이후 약 한 달간의 고도화를 거쳐 2026년 3월 중순 사내 서비스로 오픈했습니다.​ 이 글에서는 라포랩스가 왜 AI-DLC를 선택했는지, […]

한국어 SPLADE v3 스타일 모델(sewoong/korean-neural-sparse-encoder-base-klue-large)을 Amazon OpenSearch Service에 배포하고, BM25 / Titan Embedding V2 / 각 하이브리드 조합을 MIRACL-ko로 비교했습니다. 코드와 정량 지표 중심으로 Sparse / Dense / Lexical을 어떻게 선택할지 판단할 수 있도록 정리했습니다. 검색의 출발점: TF-IDF와 BM25의 한계 정보 검색(Information Retrieval)은 사용자의 쿼리에 가장 관련성이 높은 문서를 찾아내는 문제입니다. 이 문제에 쓰이는 고전적인 […]

Agentic AI 시대가 본격화되면서 많은 기업들이 AI 에이전트 기반의 혁신적인 제품을 개발하며 공격적으로 투자하고 있습니다. 그러나 기술 개발만큼 중요한 것이 바로 글로벌 Go-To-Market(GTM) 전략입니다. 특히 과금 모델 설계는 제품의 가치를 고객에게 효과적으로 전달하고, 지속 가능한 비즈니스 모델을 구축하는 핵심 요소입니다. 2025년 7월, AWS Marketplace에 AI 에이전트 및 도구 제품 카테고리가 새롭게 도입되었습니다. 현재 3,000개 이상의 […]