기술 블로그 (Tech) | kt cloud

[ kt cloud 마케팅커뮤니케이션팀 김지웅 님 ] 📋 요약 이 글에서는 AI 에이전트가 실제 업무를 안전하게 수행하도록 실행 환경을 설계하는 하네스 엔지니어링을 다룹니다.모델 성능만으로 해결하기 어려운 운영 안정성과 책임 범위 설정의 중요성을 정리합니다.#하네스엔지니어링 #AI에이전트 #프롬프트엔지니어링 #컨텍스트엔지니어링 #AI운영안정성 안녕하세요! kt cloud 테크 마케터 김지웅입니다. 🙋‍♂️ AI를 활용하는 방식이 빠르게 바뀌고 있어요. 한동안 AI를 잘 쓰는 핵심은 좋은 프롬프트를 작성하는 것이었죠. 어떤 역할을 줄지, 어떤 형식으로 답하게 할지, 어떤 기준을 지키게 할지 구체적으로 지시하는 것이 중요했습니다. 그런데 최근의 AI 에이전트는 단순히 답변만 생성하지 않아..

[ kt cloud AI사업개발팀 정소라 님 ] 📋 요약 이 글에서는 kt cloud AI Foundry를 활용한 기업 맞춤형 AI 서비스 구축 흐름을 다룹니다.생성형 AI 도입을 체계화하고 보안·품질 리스크를 줄이는 실무 방향을 정리합니다.#ktcloud #AIFoundry #RAG #LLM #생성형AI 바이브코딩 열풍과 더불어 kt cloud AI사업개발팀은 기업의 AX컨설팅 및 교육을 지원해드리고 있습니다. 오늘은 기업 맞춤형 AI 서비스를 가장 빠르고 효율적으로 구축할 수 있는 kt cloud AI Foundry의 활용 가이드를 준비했습니다.복잡해 보이는 생성형 AI 개발, AI Foundry의 '5 step'을 따라가면 누구나 체계적으로 활용할 수 있습니다. 실제 kt clou..

[ kt cloud Cloud컨설팅팀 심대섭 님 ] 📋 요약 이 글에서는 RAG(검색 증강 생성) 기반 LLM 서비스에서 컨텍스트 품질이 답변 성능에 미치는 영향과,TopK 조정·rerank·중복 제거·질문 기반 압축 등 실무 적용 가능한 컨텍스트 최적화 기법을 다룹니다.프롬프트 튜닝보다 근거 문서의 선별·정제·구조화가답변의 신뢰성과 일관성을 결정하는 핵심 변수임을 정리합니다.#RAG #컨텍스트최적화 #rerank #TopK #query-aware-compression LLM을 서비스에 붙이면 가장 먼저 손대는 건 보통 프롬프트입니다. 그런데 운영 단계로 들어가면, 프롬프트를 아무리 다듬어도 답변 품질이 들쭉날쭉한 상황을 자주 마주합니다. 특히 RAG처럼 문서를 붙여 답하게 만드는 구조..