Python 2.7 서버의 CI Test 개선 - 13분에서 3분으로
들어가며 안녕하세요 Supply 그룹 Product Backend 팀의 Elric 입니다. 버즈빌에서 운영중인 허니스크린은 새로운 프로모션을 지속적으로 출시하며 빈번한 배포가 진행되는 서비스이지만, 긴급 배포 상황에서 CI 파이프라인의 긴 실행 시간(약 13분)이 병목이 되어 이에 대해 근본적인 해결이 필요했습니다. 기존 CI 과정의 문제점 허니스크린은 현…
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Python 글 모음
기업 기술블로그의 Python 관련 글 101개
Agent SDK로 만드는 자율적 AI Assistant
챗봇 서비스 구축기
1. 들어가며 기존 챗봇 서비스는 정해진 규칙에 따라 답변하는 ‘룰 기반(Rule-based)’ 방식이 대부분이었습니다. 그러던 중 OpenAI의 ChatGPT가 등장하며 큰 변화의 바람을 몰고 왔습니다. 저희는 이 기술을 활용해 상담사를 통해서만 가능했던 문의 대응을 자동화할 수 있지 않을까 하고 생각했습니다. 저희 목표는 수년간 축적된 사람인의 도움말, 채용 공고, 기업 정보와 같은 내부 데이터를 LLM과 결합하여 사용자의 1차적인 문의를
GPT-Codex 실무에 몰래 사용 경험기
A2A 기반 Recipe Agent 개발기
레시피 Agent 시스템을 직접 구축한 경험
밑바닥에서 개선한 추천시스템 with Two-Tower Model
삼성의 AI 코딩 어시스턴트 code.i 이해
생성형 AI 모델 기반의 코딩 어시스턴트는 자연어와 코드를 학습한 AI 모델을 활용하여 개발 생산성을 높여줍니다. 대량의 학습 데이터를 통해 패턴을 파악하고 이를 기반으로 코드를 생성하거나 분석할 수 있는 코딩 어시스턴트의 특성과 설계 배경, 한계점, 한계를 보완한 신기능들을 소개합니다.
Asyncio 없이 싱글 스레드 논 블락킹 비동기 서버 만들기 (Feat. Event Loop 이해하기)
Snowflake Connector(Python)용 AWS Lambda Custom Layer
SHAP
안녕하세요. 오태호입니다. 이 글에서는 SHAP(SHapley Additive exPlanations)에 대해 설명해 보려고 합니다. SHAP은 SHAP Python Package의 공식 문서(https://shap.readthedocs.io)를 살펴봐도 사용법이 간단한 듯 하면서도 어느 정도 동작 원리를 이해하지 못하면 사용하기가 쉽지가 않습니다. 그래서 이 글에서는 SHAP에 대해 복잡하고 깊은 내용은 생략하고 SHAP을 이해하고 활용하는데
머신러닝으로 만드는 개인화 추천 시스템
안녕하세요, 데이블 AI팀의 machine learning engineer 김명섭입니다. 이번 포스팅에서는 기초적인 개인화 추천 시스템 설계에 대해 알아보고자 합니다. 본 포스팅에서는 프로그래머틱 애드 (programatic ad), real-time bidding 및 DSP 등에 관한 내용들은 다루지 않습니다. 만약 해당 내용들이 궁금하시다면, 아래의 포스팅을 참고해 주세요! 데이나의 참 쉬운 애드테크 (Link) 추가적으로 본 포스팅은 전반
ChatGPT 프롬프트 팁 시리즈 - (5) Template
본 내용은 빅웨이브에이아이 조상원 님이 리뷰한 내용입니다. 이번 포스트에서는 Template 패턴에 대해서 알려드리겠습니다. 간단히 설명하자면, ChatGPT의 출력의 형태를 정의해서 작업하는 것을 의미합니다. 예를 들어, 특정 양식의 문서를 작성할 때 메타 언어 등으로 구조화된 탬플릿을 만들어서 출력을 요청하는 방식입니다. Key Ideas 1. 탬플릿 출력을 위해 Placeholder(필요한 값) 정의 2. 탬플릿을 구조화하고 Placeho
그리드서치로 랜덤포레스트 튜닝하기
ChatGPT 프롬프트 팁 시리즈 - (2) Output Automater
빅웨이브에이아이 조상원 님이 정리한 내용입니다. 개요 이 패턴의 목적은 대화형 LLM(ChatGPT와 같은)이 제안하는 단계를 자동으로 수행할 수 있는 스크립트나 다른 자동화 아티팩트를 생성하도록 하는 것입니다. 목표는 LLM 원하는 출력을 구현하는 데 필요한 수동 작업을 줄이는 것입니다. 작업을 줄이고자 하는 이유는 LLM이 단계별로 수행되어야 할 때가 많기 때문입니다. 예를 들어, 파이썬 설정 스크립트 생성을 요청했을 때, 여러 파일을 수정
Langchain을 통한 개인블로그 RAG 프로젝트
Random Forest with Grid Search
인공지능, 너 이 문제 내 가설로 푼 거 맞니? : XAI 활용기
카카오뱅크에서 XAI(설명가능한 인공지능)를 연구하는 데이터 사이언티스트 Thomas가 작성한 이번 글에서는 XAI 알고리즘의 개발과 이를 다양한 사례에 적용한 경험을 공유합니다. 스마트미러 앱, 자연어처리, 이상거래탐지와 같은 실제 사례를 통해 XAI가 어떻게 결과를 해석하고 개선점을 도출할 수 있는지 알아보세요. XAI에 관심이 있거나 AI의 신뢰성과 성능 개선에 관심이 있는 분들에게 유익한 내용을 담았습니다.
