[현장 스케치] AI 시대의 물류, 하나의 밸류체인으로 설계됩니다: NAVER Cloud VISIONARY TABLE
지난 6월 30일 (화), 웨스틴 조선 서울에서 네이버클라우드의 물류 AX 비전과 전략을 소개하는 ‘NAVER Cloud VISIONARY TABLE’가 개최되었습니다. 최근 AI는 산업 전반의 업무 방식을 근본적으로 바꾸는 핵심 기술로 빠르게 자리 잡고 있습니다. 특히 물류·SCM 영역에서는 방대한 데이터를 실시간으로 분석하고 현장의 의사결정을 지원하는 AI의 역할이 더욱 중요해지고 있는데요. 이날 네이버클라우드와 파트너사들은 SCM의 큰 변
AI 검색 최적화, 이제 데이터로 검증하세요!
AI 검색 최적화, 어떻게 검증하고 있나요? 우리는 검색창이 아닌 ChatGPT에게 질문을 던지는 시대에 살고있습니다. ‘AI 검색 최적화’의 중요성이 대두된 것도 이 때문입니다. ‘GEO(Generative Engine Optimization)’라고도 불리는 이 기술은 AI가 우리 사이트의 콘텐츠를 이해해 답변에 활용하도록 만듭니다. 하지만 GEO 개선 작업이 곧 AI 검색 최적화로 이어지는 것은 아닙니다. 따라서 AI가 실제로 우리 사이트를
[Databricks Data + AI Summit 2026] AI Agent 시대의 분석 플랫폼: Databricks Agentic Analytics 전략
본 글에서는 Databricks Data + AI Summit 2026의 “Agentic Analytics on Databricks Lakehouse” 세션을 바탕으로 Lakehouse RT, Unity AI Gateway, Genie Ontology, Agent Bricks 중심의 Agentic Analytics 아키텍처와 데이터 분석 플랫폼의 미래를 살펴봅니다. The post [Databricks Data + AI Summit 2026]
[Databricks Data + AI Summit 2026] 키노트로 본 Agentic Data 시대의 시작
본 글에서는 Databricks Data + AI Summit 2026 키노트의 “Agentic Data” 흐름과 Lakehouse//RT, Lakebase, Genie, Unity AI Gateway 발표를 중심으로 기업이 Agentic AI 시대를 준비하기 위한 데이터 플랫폼 전략을 살펴봅니다. The post [Databricks Data + AI Summit 2026] 키노트로 본 Agentic Data 시대의 시작 appeared fi
[Databricks Data + AI Summit 2026] Agentic AI 데이터 플랫폼 전략
본 글에서는 Databricks Data + AI Summit 2026 키노트의 “Agentic Data” 흐름과 Lakehouse//RT, Lakebase, Genie, Unity AI Gateway 발표를 중심으로 기업이 Agentic AI 시대를 준비하기 위한 데이터 플랫폼 전략을 살펴봅니다. The post [Databricks Data + AI Summit 2026] Agentic AI 데이터 플랫폼 전략 appeared first o
분석 에이전트의 힘으로 분석을 하나로 연결하다! 전문 조직에서 도전하는 생성 AI 시대의 업무 혁신과 역할 전환
LY Corporation의 기술 컨퍼런스인 Tech-Verse 2026의 공식 기사입니다.안녕하세요. AI 에이전트로 분석을 ‘하나로 잇는’ 프로젝트 ‘PJ One Piece’의...
[AWS Summit Seoul 2026] Amazon’s AI Strategy로 본 에이전틱 AI 전환
AI는 이제 정보를 제공하는 도구를 넘어 고객 경험과 기업 운영을 직접 지원하는 에이전트로 발전하고 있습니다. 이번 글에서는 Amazon AI Strategy를 바탕으로 고객 경험, Seller 운영, 공급망에 적용된 에이전틱 AI 사례와 이를 구현하기 위한 AWS의 핵심 기술을 살펴봅니다. The post [AWS Summit Seoul 2026] Amazon’s AI Strategy로 본 에이전틱 AI 전환 appeared first on
“따뜻한 색감의 소재 찾아줘” — 자연어로 광고 소재 검색하기
1. 들어가며 인스타그램을 보다보면 나오는 화려한 광고들은 누가 만들까요? 대 AI 시대에도 광고 소재는 여전히 많은 전문가들의 손을 거쳐 제작되고, 또 수명이 다하면 사라집니다. 그렇기 때문에 마케팅 에이전시에서도, 인하우스 마케팅 부서에서도, 주기적으로 레퍼런스를 찾기 위해 반복적으로 아까운 시간을 보내게 됩니다. LEVER Xpert AI팀은 간단한 질의로 마케터의 상황에 필요한 광고 소재 이미지를 찾을 수 있는 소재 검색을 구현함으로써
AI 스타일 검색 2편 : 듀얼 벡터 검색과 OpenSearch 3.3 버전업
AI 에이전트로 카카오톡 추천 지표 분석 자동화하기
AI 에이전트로 카카오톡 추천 지표 분석 자동화하기: Hadoop 기반 도입 사례 안녕하세요. 소셜추천엔진팀에서 숏폼 추천 모델을 개발하고 있는 루퍼트(rupert)입니다. 추천 시스템을 개발하다 보면 코드를 짜는 시간만큼이나 데이터를 들여다보는 시간이 길어집니다. 지표가 조금만 움직여도 “이번 주 CTR이 왜 떨어졌지?”, “실험군 반응은 어땠지?”, “배포 이후 특정 사용자군에서 달라진 점은 없을까?” 같은 질문이 이어집니다. 질문은 한 문
Amazon Bedrock Vision LLM과 Amazon OpenSearch Service를 활용한 농약 제품 이미지 인식 시스템 구축기
(주)경농 파밍노트 고도화 프로젝트 — 농약 제품 사진 한 장으로 제품 정보를 자동 검색하는 AI 시스템의 설계와 구현 과정을 공유합니다. 경농 소개 ㈜경농은 1957년 설립된 농산업 토털 솔루션 기업으로, 작물보호제∙비료∙종자∙관수자재 등 다양한 농자재를 공급하며 한국 농업 기술 발전을 선도하고 있습니다. 경농 스마트팜사업부문은 복합환경제어기∙양액공급시스템 등 자체 기술과 글로벌 기업과의 협력을 기반으로 국내 최고 수준의 스마트팜 솔루션을 [
AI국민비서: 공공 특화 에이전트 구축하기
네이버 사내 기술 교류 행사인 NAVER ENGINEERING DAY 2026(5월)에서 발표되었던 세션을 공개합니다. 발표 내용 AI국민비서 에이전트 개발 과정에서 겪었던 lesson learn과 노하우를 공유합니다. 발표 대상 공공서비스 접근성 개선에 관심이 있으신 분 네이버 HyperClovaX 모델과 에이전트 개발에 관심이 있으신분 목차 프로젝트 개요 모델 선택 문제의 난이도를 낮추기 속도 최적화 Safety 대응 평가 / QA 체계 경
RIMAN KOREA의 Amazon Bedrock Knowledge Bases를 활용한 자연어 기반 상품 검색 시스템 구축기
RIMAN KOREA 소개 RIMAN KOREA는 2018년 설립된 K-뷰티 글로벌 다이렉트 셀링 기업입니다. 자이언트 병풀, 제주 용암해수 등 독자 원료를 기반으로 고기능성 스킨케어(ICD), 비건 뷰티(보타랩), 건강기능식품(라이프닝)을 주력 제품으로 합니다. 리만코리아의 E-Commerce 팀은 운영 중인 온라인 자사몰(이하 리만몰)을 고도화하기 위해 사용자로부터 접수된 문의 내역을 분석하였습니다. 그 결과 상품 검색이 어렵다는 문제를 발
효율적인 CLAUDE.md 파일관리 및 컨텍스트 최적화 전략
이 글은 Claude Code의 핵심 설정 파일인 CLAUDE.md를 효율적으로 관리하기 위한 컨텍스트 엔지니어링 전략을 다룹니다. 무분별한 규칙 추가가 오히려 AI의 성능을 저해하는 컨텍스트 부패(Context Rot) 현상을 설명하고, 이를 방지하기 위한 JIT(Just-In-Time) 전략, 메모리 계층 구조 활용, 그리고 안드레 카파시(Andrej Karpathy) 스타일의 간결한 지침 작성법을 제시합니다. 단순한 프롬프트 작성을 넘어
[AWS Summit Seoul 2026] 나야, 차세대 OpenSearch: 에이전틱 AI를 곁들인
Amazon OpenSearch는 키워드와 벡터 검색을 넘어, AI 에이전트가 문맥을 이해하고 탐색하는 에이전틱 검색 플랫폼으로 진화하고 있습니다. 이번 글에서는 주요 신기능과 차세대 검색 구조를 살펴봅니다. The post [AWS Summit Seoul 2026] 나야, 차세대 OpenSearch: 에이전틱 AI를 곁들인 appeared first on NDS Cloud Tech Blog.
DevOps 데이터, 자연어 한 줄로 즉시 보고하는 법
개발팀 성과를 경영진 보고로 정리하는 데 며칠씩 걸리시나요? 2024년 이후 BI에서 DevOps로 확장된 생성형 AI 데이터 분석, 그리고 GitLab Data Analyst Agent와 인포그랩 Mantis가 이를 자연어 한 줄로 바꾸는 방식을 살펴봅니다.
Product Engineer: 하루 500건 분석 요청을 받아내는 데이터 에이전트, 일을 돕는 AI에서 일을 수행하는 AI로
GraphRAG Toolkit으로 지식 그래프 인덱싱하기
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