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·
채널톡·
채널톡·Semantic Search 만으로는 번역 품질이 해결되지 않았던 이유
문제번역 시 기존 용어를 찾는 데 시간이 오래 걸리고 같은 의미를 다르게 번역하는 일관성 문제가 생긴다.
접근Semantic Search 로 의미 기반 검색을 시도했지만 용어 일관성에는 부적합했다. LLM 으로 키워드를 추출하고 Tolgee API 정밀 검색으로 전환한다.
결과"용어 일관성" 문제는 의미 유사도가 아닌 정밀 검색이 답임을 확인한다. 운영 비용을 줄이면서 번역 품질을 끌어올린다.
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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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