Category: Advanced (300)

부제: derived source와 Lucene 10.3으로 stored fields 병목을 해소하고, 무중단·안전 롤백 전략으로 메이저 버전을 올린 이야기 본 게시글은 미리디의 김민석, 최시온, 이동진, 김백규님과 함께 작성하였습니다. 미리디의 미리캔버스 소개 미리캔버스는 “누구나 쉽게, 함께 만드는 디자인”을 지향하는 실시간 협업 디자인 플랫폼입니다. 프레젠테이션, SNS 카드뉴스, 유튜브 썸네일, 포스터까지 다양한 시각 콘텐츠를 브라우저에서 바로 만들 수 있습니다. 현재 90만 […]

부제: 4,000만 건 디자인 리소스의 의미 기반 검색을 위한 듀얼 벡터 설계, 그리고 OpenSearch 2.19에서 마주한 메모리와 IOPS 병목과의 싸움 본 게시글은 미리디의 김민석, 최시온, 이동진, 김백규님과 함께 작성하였습니다. 미리디의 미리캔버스 소개 미리캔버스는 “누구나 쉽게, 함께 만드는 디자인”을 지향하는 실시간 협업 디자인 플랫폼입니다. 프레젠테이션, SNS 카드뉴스, 유튜브 썸네일, 포스터까지 다양한 시각 콘텐츠를 브라우저에서 바로 만들 […]

본 사례는 AWS 3A(Agentic AI Acceleration) 프로그램에서 재사용 가능한 레퍼런스 asset으로 개발되었습니다. 이 글은 프로덕션 환경에서 에이전틱 AI를 운영하기 위한 2부작 시리즈입니다. 파운데이션을 세우는 것에서 시작해, 이를 안정적으로 운영하는 AgentOps까지 다루며, 이번 글은 그 두 번째 편입니다. Part 1: Amazon Bedrock AgentCore로 구축하는 AgentOps (1): 파운데이션과 게이트웨이 Part 2: Amazon Bedrock AgentCore로 구축하는 AgentOps (2): […]

본 사례는 AWS 3A(Agentic AI Acceleration) 프로그램에서 재사용 가능한 레퍼런스 asset으로 개발되었습니다. 이 글은 프로덕션 환경에서 에이전틱 AI를 운영하기 위한 2부작 시리즈입니다. 파운데이션을 세우는 것에서 시작해, 이를 안정적으로 운영하는 AgentOps까지 다룹니다. Part 1: Amazon Bedrock AgentCore로 구축하는 AgentOps (1): 파운데이션과 게이트웨이 (이번 글) Part 2: Amazon Bedrock AgentCore로 구축하는 AgentOps (2): 관측성, 평가 그리고 AgentOps […]

동원F&B는 식품 제조를 넘어 건강한 식문화와 라이프스타일 혁신을 선도하며, 대한민국 대표 종합식품기업으로 자리매김하고 있습니다. 축적된 식품 기술력과 디지털 혁신 역량을 바탕으로, 고객의 일상 전반에 새로운 가치를 제공하는 미래형 푸드&라이프 플랫폼 기업으로 도약하고 있습니다. 동원F&B가 운영하는 ‘동원몰’은 동원을 대표하는 식품 전문 이커머스 플랫폼으로, 매일 수많은 고객에게 신선하고 다양한 먹거리를 제공하고 있습니다. 유통·제조업계 전반에 생성형 AI 도입이 […]

Codex + Claude Code, 이 조합 가능할까? 2026년 상반기, 터미널에서 도는 AI 코딩 에이전트는 더 이상 신기한 도구가 아니라 매일 쓰는 작업 환경이 되었습니다. 시장은 두 축으로 빠르게 수렴했습니다. 하나는 Anthropic의 Claude Code, 다른 하나는 OpenAI의 Codex입니다. 두 도구는 모두 터미널 CLI를 중심에 두면서 IDE·웹·클라우드·SDK까지 같은 엔진을 공유하고, claude -p와 codex exec 같은 헤드리스 모드로 […]

최근 많은 기업들이 자체 LLM을 구축하거나, 오픈소스 sLLM(Small Large Language Model)을 활용하여 설치형 LLM서비스를 구성하려는 수요가 크게 증가하고 있습니다. 그런데 실제로 배포하려는 모델을 살펴보면, Llama 3 70B, Qwen 72B, EXAONE 3.5 32B 등 모델을 GPU에 로드할 때 필요한 메모리가 40GB에서 최대 150GB에 달하는 경우가 많아, GPU 메모리가 80GB인 H100/H200이 탑재된 Amazon P5 인스턴스 이상을 요청하는 […]

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 […]

소개 Amazon Elastic File System(Amazon EFS)은 내부적으로 인프라 유지보수를 수행합니다. 정상적인 환경에서는 이 과정이 투명하게 처리되지만, EFS mount target에 연결된 security group의 기본 Outbound 규칙(Allow All)을 제거한 환경에서는 유지보수 시 NFS I/O가 수분간 hang되는 문제가 발생할 수 있습니다. 이 글에서는 실제 운영 환경에서 발생한 EFS NFS I/O hang 사례를 바탕으로, AWS EFS 서비스팀과의 협력을 통해 […]

부제 : LLM Top 10 (2025)과 Agentic Top 10 (2026)을 활용한 체크리스트 들어가며 생성형 AI(Generative AI) 워크로드의 양상이 빠르게 변화하고 있습니다. 현재 많은 프로덕션 환경에서 이미 멀티 에이전트 기반의 AI 워크로드가 수행되고 있으며, 이는 AI 애플리케이션의 주요 특징으로 자리잡아 가고 있습니다. 여러 에이전트가 목표를 분담하고, 도구를 호출하며, 서로 협업하고, 독립적으로 의사결정을 내리는 환경에서는 기존 단일 […]