LLM에게 어디까지 맡길 것인가: AI 에이전트 기반 광고 분석 리포트 자동화
들어가며안녕하세요. LINE Ads에서 데이터 분석 플랫폼을 개발하고 있는 이종우, 이운열입니다.광고 매출은 상품, 광고주, 캠페인 집행 변화에 따라 매일 움직입니다. 광고 KPI...
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라인 기술 블로그
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글로벌 메신저 LINE을 만드는 LY Corporation의 한국어 기술 블로그
AI를 전제로 다시 설계하다, Tech-Verse 2026 참관기
들어가며안녕하세요. LINE Plus의 LINE VoIP Service Dev 팀에서 서버 개발을 하고 있는 한규범, ABC Studio에서 서버를 개발하고 있는 황건구입니다.저희...
장애 Alert의 원인을 스스로 찾다: SRE Observer 개발기
들어가며안녕하세요. LINE Plus에서 Home 서비스의 안정성을 책임지고 있는 Home SRE(Site Reliability Engineering) 팀입니다.SRE Observ...
LLM Wiki: 코드 기준으로 자동 최신화되는 도메인 지식 SSOT 만들기
들어가며안녕하세요. LINE Plus에서 Global E-Commerce Platform 개발을 맡고 있는 윤석범입니다.AI로 개발할 때 결과물의 품질은 AI의 코드 생성 능력보다...
일본어 상품 검색 정확도 높이기: Elasticsearch + Kuromoji에서 OpenSearch + Sudachi로
들어가며안녕하세요. LINE Plus에서 통합 커머스 개발을 맡고 있는 김진성입니다.2025년 초, 통합 커머스 프로젝트가 시작되었습니다.서비스가 안정되어 가던 중, 일본 담당자로...
보안 업무를 위한 AI 에이전트 플랫폼 「SAGE」 개발기 1편: 판단은 사람에게 남기는 설계
안녕하세요. 사내 보안 업무에 AI를 접목하는 일을 하고 있는 Security Development Division(LINE Plus Security R&D)팀입니다.이 글은 사내...
개인 AI 활용의 다음 단계는 무엇인가 - LY Corporation에서 AIDD 워크숍을 통해 살펴본 AIDD 조직 도입의 조건
LY Corporation에서는 지금까지 AI 활용 역량 향상 워크숍인 Orchestration Development Workshop (ODW)를 통해, 개인이 AI를 활용해 개발...
Grafana에서 자연어로 장애 원인을 분석하기: LLM 에이전트 기반 SRELens 개발기
들어가며: 관측성 데이터는 많아졌지만, 분석은 여전히 어렵습니다안녕하세요. LY Corporation에서 Home 서비스의 안정성을 책임지고 있는 Home SRE(Site Reli...
AI 에이전트를 위한 Android CLI: 대규모 모바일 개발 환경에 적용하기
LINE Android 앱은 수백 명의 개발자가 하나의 Git 저장소에서 함께 만들어 가는, 수백 개의 Gradle 모듈로 구성된 대규모 Android 앱입니다. LINE Andr...
오픈챗 이름 및 설명 글로 유해성 판단하는 모델 개발하기
들어가며안녕하세요. AI Services Lab 팀의 ML 엔지니어 이여운입니다. 저희 팀에서는 사용자에게 유해한 오픈챗이 노출되지 않도록 다양한 모델을 개발하고 있습니다. 이번 ...
초당 100만 건, LINE 앱에 Apache Kafka 종단 간 암호화 적용기
들어가며: 왜 Kafka 종단 간 암호화인가?LINE 메신저에서는 매일 수십억 건의 메시지가 오갑니다. 이 방대한 데이터는 다양한 시스템으로 전달되며, 그중에는 개인 정보와 같이 ...
AI로 웹 엔지니어 없이 LINE 앱 안에서 그룹 영상 통화 서비스 만들기
들어가며LINE Developers를 통해 이용할 수 있는 LIFF(LINE Front-end Framework)를 활용하면, LINE 앱 사용자를 대상으로 나만의 서비스 공간을 ...
임베딩 안정화로 검색 리랭킹의 콜드 스타트 문제를 해결하다: LINE Part Time Jobs 적용 사례
LY Corporation의 기술 컨퍼런스인 Tech-Verse 2026의 공식 기사입니다.안녕하세요. LY Corporation에서 머신러닝 플랫폼을 개발하고 있는 Kenta K...
프롬프팅에서 워크플로로, AI로 프런트엔드 개발 생산성 끌어올리기
LY Corporation의 기술 컨퍼런스인 Tech-Verse 2026의 공식 기사입니다.AI 생성 이미지코딩 속도는 더 이상 가장 큰 병목이 아닙니다. 이제 병목은 입력이 여러...
AI 시대의 개발 능력은 검증력으로 결정된다, Flava API Gateway 개발 중 배운 빠른 검증과 로컬 환경 구성 전략
LY Corporation의 기술 컨퍼런스인 Tech-Verse 2026의 공식 기사입니다.에이전트가 코드를 작성할 때 마주하는 문제코딩 에이전트의 반복 속도는 매우 빠릅니다. 이...
AI 에이전트끼리 토론한다면? 멀티 에이전트 협업으로 재설계하는 개발 프로세스
LY Corporation의 기술 컨퍼런스인 Tech-Verse 2026의 공식 기사입니다.AI 코딩에서 어려운 점은 더 이상 코드를 생성하는 것이 아닙니다. 진짜 어려운 부분은 ...
시멘틱 컨텍스트 OS 설계: 에이전트 시스템의 토큰 스터핑을 넘어
LY Corporation의 기술 컨퍼런스인 Tech-Verse 2026의 공식 기사입니다.대규모 언어 모델(large language model, 이하 LLM)의 물리적 입력 한...
Flava DBaaS 딥다이브: 아키텍처부터 마이그레이션, 그리고 미래까지
LY Corporation의 기술 컨퍼런스인 Tech-Verse 2026의 공식 기사입니다.들어가며안녕하세요. LY Corporation의 DBaaS DevOps 팀에서 일하고 있...
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