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·AI Agent가 복잡한 테이블 데이터 처리하는 방법
문제LLM은 표 데이터를 선형화하면 관계 정보가 파괴되고, RAG 벡터 검색은 "가장 비싼 상품"처럼 상대적 비교가 필요한 질문에 부적합했다.
접근셀 단위 벡터 인덱싱(전체의 1~2%)과 SQL을 조합한 하이브리드 Table Agent를 구성하고, ReAct 프롬프팅·남은 턴 수 표시·에러 자동 수정으로 에이전트 효율을 개선했다.
결과"7만원 이하의 가죽 샌들"처럼 다중 조건(멀티-홉)이 포함된 복잡한 테이블 질문에 효과적으로 대응 가능해졌다.
읽음 (0)
이 글과 비슷한
- AI / ML·
NHN Cloud·AI와 개발하기: 숨은 결정을 드러내기
AI 에이전트와 협업할 때 자연어 요구사항을 그대로 구현 프롬프트로 넘기면, 비즈니스 의도 뒤에 숨은 기술 결정이 AI의 몫으로 넘어간다는 문제를 다룬다. NHN Cloud 개발자가 "grill-me" 인터뷰 패턴을 활용해 구현 전에 기술 결정을 명시적으로 확정하는 방법론을 소개한다.
#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.
#llm-app#mcp#observability+2