퀸잇 검색 시스템의 여정: WHERE title LIKE '%keyword%'에서 Hybrid Search까지
Server Engineer, 박서준 님
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Data Engineering 글 모음
기업 기술블로그의 Data Engineering 관련 글 340개
마이리얼트립 재무실장의 AI 에이전트 구축 일지
데이터로 지속가능한 성장을 만들어 갑니다 — Head of Growth
Neptune GraphRAG Toolkit을 활용하여 정교한 비정형 데이터 검색하기
본 게시글은 AWS Database Blog에 게시된 ‘Introducing the GraphRAG Toolkit by Ian Robinson and Abdellah Ghassel’을 한국어 번역 및 편집하였습니다. Amazon Neptune이 그래프 기반 검색 증강 생성(RAG, Retrieval-Augmented Generation) 워크플로를 누구나 더 쉽게 구축할 수 있도록, Neptune 기반의 오픈 소스 Python 라이브러리 Gra
클라우드 환경에서의 비디오 인텔리전스 구현 : TwelveLabs로 시작하는 AI 영상 분석 5부 – 비디오 임베딩을 위한 Vector DB 비교
배경 이 블로그 시리즈에서는 TwelveLabs의 비디오 인텔리전스 기술을 AWS 클라우드 환경에서 활용하는 방법을 단계별로 살펴봤습니다. 1편과 2편에서는 VoD 및 준실시간 환경에서의 비디오 분석 파이프라인을 구축했고, 3편에서는 Strands Agent를 활용한 Agentic video engine을 구현했습니다. 그리고 4편에서는 Amazon Bedrock에서 제공하는 TwelveLabs Marengo 3.0의 멀티모달 임베딩 전략과 검
금융을 넘어 기회로: 인도 금융 리터러시 캠페인 ‘핀커넥트(FIN CONNECT)’
어피닛이 말하는 '모두를 위한 금융(Finance for All)'의 진짜 의미
2026년 3월 인도 핀테크 뉴스
3월 인도 핀테크 관련 정부 규제, 경쟁사 및 업계 동향을 공유합니다.
OK캐쉬백 복지 포인트 서비스 개발기: 보안, 대용량 처리, 그리고 현실적인 선택들
OK캐쉬백 복지 포인트 서비스 개발기: 보안, 대용량 처리, 그리고 현실적인 선택들 들어가며 OK캐쉬백 포인트의 활용 가치를 확장하고, 사용자에게 다양한 혜택을 제공하기 위해 복지 포인트 사업을 추진하게 되었습니다. OK…
RAG, 들어는 봤는데… 내 서비스엔 어떻게 쓰지?
개요 RAG(Retrieval-Augmented Generation, 검색 증강 생성)은 LLM이 학습하지 못한 정보를 외부에서 검색하여 활용할 수 있게 하는 기술입니다. 이 글에서는 RAG이 왜 필요한지부터, 교육 운영 시스템에 실제로 적용하며 겪은 시행착오(MCP 활용 → RAG 서버 직접 구현)와 그 과정에서 정리한 6단계 구현 가이드(필요성 평가 → 요구사항 분석 → 프레임워크 결정 → 색인 → 생성 → 평가)를 다룹니다. […] The
엔터프라이즈 LLM 서비스 구축기 2: 에이전트 엔지니어링
들어가며지난 엔터프라이즈 LLM 서비스 구축기 1: 컨텍스트 엔지니어링에서는 260개의 도구와 수백 페이지의 문서를 다루는 환경에서 LLM에게 필요한 정보만 골라서 제공하는 '점진...
biz-crm IndexedDAO 적용기
성능개선의 출발점은 고객의 행동 관찰
[공정별 가이드북②] 품질 관리 / 안전 관리에 AI 도입하기
안녕하세요, 누구나 쉽게 시작하는 클라우드 네이버클라우드 ncloud.com입니다. 우리 공장 AI 도입, 어디에 무엇으로 해야할까? 우리 공장에 AI를 도입하고 싶지만 관련된 솔루션이 너무 많고, 어떤 게 우리 공장에 맞을지 찾기 어려워 고민하고 계시는 분들이 많으실텐데요. 그래서 저희가 제조 전 주기 공정단계별 가이드북을 준비했습니다! 오늘은 품질 관리부터 안전 관리까지 각 공정에서 주로 발생하는 문제점들이 무엇인지, 그런 문제들을 무슨 솔
[뉴스레터] Cover Story - 2호
14억 인구, 계좌는 있는데 돈은 못 빌린다 — 한국과 정반대인 인도 금융의 민낯
[공정별 가이드북①] 제품 설계 / 설비 운영 / 자재 이송에 AI 도입하기
안녕하세요, 누구나 쉽게 시작하는 클라우드 네이버클라우드 ncloud.com입니다. 우리 공장 AI 도입, 어디에 무엇으로 해야할까? 우리 공장에 AI를 도입하고 싶지만 관련된 솔루션이 너무 많고, 어떤 게 우리 공장에 맞을지 찾기 어려워 고민하고 계시는 분들이 많으실텐데요. 그래서 저희가 제조 전 주기 공정단계별 가이드북을 준비했습니다! 오늘은 제품 설계부터 설비 운영, 자재 이송까지 각 공정에서 주로 발생하는 문제점들이 무엇인지, 그런 문제
CDC가 데이터 플랫폼을 바꾸는 방식: CDC-based Incremental Replication
변경 로그를 병합하는 것에서 출발해, 정합성을 스스로 검증하는 복제 방식에 이르기까지
메시지 전송 트래픽 100배에도 끄떡 없는 User 테이블로 뜯어고치기 (2)
DynamoDB Export/Import + AWS Glue 기반 마이그레이션 수행과 성과
급증하는 트래픽 안정적으로 처리하기: 개선편(2) 논리적 파티셔닝
같은 Redis 위의 차선 분리 공사 — 논리적 파티셔닝과 Partition별 독립 스케일링
지피지기면 백전불태 4편 : 메모리 용량 병목과 NVIDIA ICMS
LLM의 새로운 병목인 KV 캐시 용량 문제를 해결하기 위해 NVIDIA가 제시한 새로운 계층의 스토리지인 ICMS와 이를 관리하는 Bluefield-4 DPU의 기술적 원리를 살펴봅니다.