금융망에서 AI 사용하기(LiteLLM Guardrail+Bedrock Guardrail)
개발자(AI 실사용자)와 감사 관점에서 알아보기
AI
금융망에서 AI 사용하기(Keycloak SSO+LiteLLM)
운영자 관점에서 알아보기
클라우드 3사 AI 에이전트 플랫폼 비교
AWS(Bedrock), Azure(Microsoft Foundry), GCP(Gemini Enterprise Agent Platform)가 각각 내놓은 관리형 AI 에이전트 인프라와 오픈소스 프레임워크 비교
AI 에이전트 체크포인트 정리
에이전트를 만들다 보면 LLM 호출 도중 프로세스가 죽거나, 사람 승인을 며칠 기다려야 하거나, 서버리스 타임아웃에 걸리는 상황을 만나게 됨. 학습의 모델 체크포인트나 서빙의 캐시와 구분되는 에이전트용 실행 상태 체크포인트가 무엇이고 도구마다 어떻게 다르며 언제 무엇을 써야 하는지 표로 정리
AI 에이전트 개발 스택 OSS 생태계와 AWS Bedrock 비교
AI Agent 개발 스택 오픈소스 생태계와 AWS Bedrock 대응표
Upstage Studio 문서 Agent PoC
Upstage Studio로 계약 검토 Agent를 만들고 조항 충돌, 필드 누락, 문서 내부 명령문, 90도 가로 회전 문서를 넣어 설정별 결과를 비교했다.
Claude만 쓰다가 Solar와 GLM을 돌려봤다
같은 게시판 개발 프롬프트를 Claude Code의 Sonnet 5와 Opus 5, Hermes의 Solar Pro 4와 GLM-4.7 두 종에게 주고 시간, 비용, 결과 화면을 비교했다.
RAG 선택 가이드
RAG를 처음 공부하면서 기업이 실제 서비스에 쓰는 방식만 골라 정리했다. 기본 구조부터 하이브리드 검색, 리랭킹, 가드레일, 그래프, 에이전틱까지 전부 공개된 실사용 사례로 확인한 기록이다.
로컬 Mac에서 Video LLM 모델 추론으로 영상 생성하기
Mac Studio M1 Max에서 Draw Things CLI로 영상 생성 모델 LTX-2.3을 돌려봤다. 스텝, 해상도, 길이별 소요 시간과 메모리 한계를 실측한 기록이다.
RAG 정리
RAG 파이프라인을 청킹, 임베딩, 벡터 검색, 하이브리드, 리랭킹 단계로 나눠 선택지를 표로 정리했다.