Category: Database

이 글은 “Kiro로 RDS/Aurora 장애 분석 자동화하기” 시리즈의 세 번째 글입니다. Part 1: “Kiro로 RDS/Aurora 장애 분석 자동화하기 — IDE에서 분석하기” Part 2: “Kiro로 RDS/Aurora 장애 분석 자동화하기 — 터미널에서 분석하기” Part 3 (해당글): “Kiro로 RDS/Aurora 장애 분석 자동화하기 — 매일 자동으로 보고서 받기” 이 시리즈에서 구성하는 자동화 솔루션은 편의상 KIDA(Kiro Database Analyzer)라고 부릅니다. 이 […]

이 글은 “Kiro로 RDS/Aurora 장애 분석 자동화하기” 시리즈의 두 번째 글입니다. Part 1: “Kiro로 RDS/Aurora 장애 분석 자동화하기 — IDE에서 분석하기” Part 2 (해당글): “Kiro로 RDS/Aurora 장애 분석 자동화하기 — 터미널에서 분석하기” Part 3: “Kiro로 RDS/Aurora 장애 분석 자동화하기 — 매일 자동으로 보고서 받기” 시리즈에서 구성하는 자동화 솔루션은 편의상 KIDA(Kiro Database Analyzer)라고 부릅니다. 이 시리즈에서는 […]

이 글은 “Kiro로 RDS/Aurora 장애 분석 자동화하기” 시리즈의 첫 번째 글입니다. Part 1 (해당글): “Kiro로 RDS/Aurora 장애 분석 자동화하기 — IDE에서 분석하기” Part 2: “Kiro로 RDS/Aurora 장애 분석 자동화하기 — 터미널에서 분석하기” Part 3: “Kiro로 RDS/Aurora 장애 분석 자동화하기 — 매일 자동으로 보고서 받기” 이 시리즈에서는 Kiro와 MCP(Model Context Protocol) 서버를 활용하여, 버튼 하나로 Amazon […]

시리즈 안내 이 글은 3편으로 기획된 GraphRAG Toolkit 시리즈의 3번째 글입니다. 시리즈의 첫 번째 글인 Neptune GraphRAG Toolkit을 활용하여 정교한 비정형 데이터 검색하기에서는 비정형 데이터에서 벡터 임베딩이 포함된 그래프를 자동으로 구축하고, 구조적으로 관련된 정보를 검색하는 질의응답 전략 프레임워크를 소개했습니다. 두 번째 글인 GraphRAG Toolkit으로 지식 그래프 인덱싱하기에서는 해당 toolkit을 활용하여 지식 그래프를 단계별로 인덱싱하는 과정을 […]

이 글은 현대오토에버의 GenAI Sandbox 활용 생산성 향상 해커톤 시리즈의 세번째 글이며, 현대오토에버의 오명우, 정세종님과 함께 작성하였습니다. 첫 번째 글에서는 현대오토에버와 AWS가 GenAI Sandbox를 활용해 어떻게 생산성 향상 해커톤을 기획하고 운영했는지, 그리고 14개 팀 150여 명이 참여한 이 행사의 전반적인 성과를 소개 했습니다. 두 번째 글에서는 Amazon Bedrock과 LangGraph를 활용해 어떻게 다중 AI 에이전트 기반 […]

인공지능 기술의 발전은 텍스트 기반 게임의 지평을 넓히고 있습니다. 뷰컴즈(Viewcommz)가 운영하는 타닥(Tadak)은 단순한 텍스트 시뮬레이션을 넘어, 사용자가 직접 다양한 세계관을 창조하고 공유하는 ‘멀티버스 형 Interactive AI 스토리텔링 플랫폼’ 입니다. 현재 뷰컴즈는 사용자 경험을 극대화한 차세대 버전의 ‘타닥 v2’를 준비하고 있습니다. 타닥 v2 개발의 핵심 목표는 ‘끊김 없는 몰입(Seamless Immersion)’ 입니다. 타닥의 수많은 세계 안에서 상상력을 […]

한국어는 교착어 특성상 영어 기반 벡터 검색만으로는 정확한 결과를 얻기 어렵습니다. 이 블로그에서는 Amazon Aurora PostgreSQL에서 pg_bigm(바이그램 키워드 검색)과 pgvector(벡터 시맨틱 검색)를 RRF(Reciprocal Rank Fusion)로 결합한 하이브리드 검색을 구현하여, 한국어 RAG 애플리케이션의 검색 품질을 개선하는 방법을 소개합니다. 왜 한국어에는 하이브리드 검색이 필요한가? RAG(Retrieval-Augmented Generation) 애플리케이션에서 검색 품질은 최종 답변의 정확도를 결정합니다. 벡터 검색(pgvector)은 의미적으로 유사한 […]

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 낮더라도 답변에 꼭 필요한 연관 정보를 정확하게 찾아낼 수 […]

본 게시글은 미리디의 김민석, 이효성, 노정훈님과 함께 작성하였습니다. 미리디의 미리캔버스 소개 미리디의 미리캔버스는 “누구나 쉽게, 함께 만드는 디자인” 이라는 철학 아래, 프레젠테이션부터 SNS 카드뉴스, 유튜브 썸네일, 포스터까지 일상의 모든 시각 콘텐츠를 브라우저 하나로 만들 수 있는 실시간 협업 디자인 플랫폼입니다. 앞선 포스팅에서 소개한 MongoDB Atlas에서 Amazon DocumentDB로 전환 이후, 수백만 건의 디자인 데이터 위에서 수많은 […]

본 게시글은 미리디의 김민석, 이효성, 노정훈님과 함께 작성하였습니다. 미리디의 미리캔버스 소개 ⇩ 미리디의 미리캔버스는 “누구나 쉽게, 함께 만드는 디자인” 이라는 철학 아래, 프레젠테이션부터 SNS 카드뉴스, 유튜브 썸네일, 포스터까지 일상의 모든 시각 콘텐츠를 브라우저 하나로 만들 수 있는 실시간 협업 디자인 플랫폼을 운영하고 있습니다. 기획자와 마케터가 같은 슬라이드를 동시에 수정하고, 팀원이 실시간으로 댓글을 달며 피드백을 주고받는 […]