AI 에이전트 필수 기능 여덟 가지, 도입 전 점검 기준
챗봇과 에이전트를 가르는 선은 화면이 아니라 실행 방식에 있습니다.
RAG란 무엇인가 — 파이프라인 해부와 도입 체크리스트
RAG는 외부 지식 저장소에서 질문과 관련된 문서를 검색해, 그 내용을 근거로 LLM이 답변을 생성(generation)하게 하는 기법입니다.
클라우드 네이티브 도입 효과와 공공·AI 인프라 사례
클라우드 네이티브는 위치가 아니라 불변 이미지·선언적 배포·자동 오케스트레이션이라는 방식의 문제이며, 온프레미스에서도 구현할 수 있습니다.
프라이빗 sLLM Qwen 3.6 27B — 데이터 주권과 TCO를 함께
상용 프론티어와의 성능 격차가 좁혀지며 저울추가 이동했습니다.
OpsKnow Repo — AI 시대 인프라 운영을 위한 지식 저장소
사내 GPU 1~2장으로 14B급 모델을 직접 구동하는 패턴이 표준이 되면서, 운영 지식의 1차 독자가 사람과 AI 둘로 늘었습니다
AI 인재 부족 시대, AI 에이전트로 무엇을 대체할 수 있나 — 5대 역량·거버넌스
해고와 채용난이 같은 분기에 동시 진행되는 비대칭 구조는 2024년부터 누적된 신호입니다(백서 §1.1.1).
AI 시대 소프트웨어 종말론과 개발자의 새로운 책임
최근 소프트웨어 산업에서 AI 에이전트(AI agent)가 주도하는 기술 혁신은 단순한 자동화를 넘어 소프트웨어 엔지니어링의 본질적 구조를 재편하고 있습니다.
GraphRAG로 구현하는 정확한 엔터프라이즈 AI — LLM 환각 해결
생성형 AI 시장이 성숙기에 접어들면서, 기업들은 이제 '신기한 챗봇'이 아닌 '신뢰할 수 있는 비즈니스 파트너'를 원하고 있습니다.
Morphik이란? 엔터프라이즈 AI를 위한 멀티모달 임베딩 모델
LLM이 Enterprise AI의 아키텍처 중심으로 자리 잡으면서, 기존의 텍스트 중심 접근법으로는 해결할 수 없는 새로운 기술적 과제가 대두되었습니다.
