AI / ML·
토스 SLASH·
토스 SLASH·DS와 MLE가 함께 일하는 법
토스뱅크 ML 팀이 DS와 MLE 간 협업 방식을 1년 동안 세 단계에 걸쳐 개선한 과정을 다룬다. Jupyter 노트북 전달 방식에서 추상화 인터페이스 기반 패키지 계약으로 전환해 "첫 커밋 당일 배포"를 달성했다.
#mlops#monorepo#machine-learning+2
AI / ML·
Twilio Engineering·
Twilio Engineering·Twilio + OpenAI + Node.js 로 WhatsApp 팩트체크 봇 만들기
문제WhatsApp으로 전달되는 텍스트, 이미지, 음성, 영상의 신뢰도를 사용자가 직접 판별하기 어렵고 포맷별 처리 경로도 다르다.
접근Node.js 20, Express, Twilio WhatsApp webhook, OpenAI API를 사용해 미디어 다운로드·분류, 음성 전사, 멀티모달 분석, 웹 검증 단계를 구현한다.
결과전달 메시지를 받아 짧은 판정과 근거 출처를 WhatsApp으로 회신하는 fact-checking bot의 end-to-end 구조와 코드를 완성한다.
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NHN Cloud·AI와 개발하기: 숨은 결정을 드러내기
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#ai-agent#llm#prompt-engineering+2 - AI / ML·
LY Corporation·Grafana에서 자연어로 장애 원인을 분석하기: LLM 에이전트 기반 SRELens 개발기
LY Corporation Home SRE 팀이 장애 분석 시 메트릭·로그·트레이스가 각각 다른 화면에 흩어져 있는 문제를 해결하기 위해 Grafana 플러그인 SRELens를 개발했다. SRELens는 LLM 에이전트가 자연어 질의를 받아 실제 관측성 데이터를 조회하고, 근거와 함께 장애 원인 후보를 정리해 주는 도구다. LGTM-P 스택(Loki·Grafana·Tempo·Mimir·Pyroscope)과 FlavaMCP 게이트웨이를 통합해 단일 채팅 인터페이스에서 멀티시그널 분석이 가능하다.
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