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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
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카카오페이·
카카오페이·Google Cloud Next 2024 참관 후기 3편 - Generative AI with Enterprise Data
문제생성형 AI에 기업 내부 데이터를 결합해 실무에 쓰려면 정형/비정형 데이터의 형태와 변동성을 고려한 연동 전략이 필요하다.
접근AskYourDatabase 플러그인으로 MySQL을 LLM에 직접 연결하고 LangChain으로 RAG 파이프라인을 구성한다. 축약어 같은 도메인 용어는 메타데이터 설명을 추가해 모델이 스키마를 이해하도록 보강한다.
결과그냥 쓰는 생성형 AI와 자사 데이터를 제공해 쓰는 AI는 결과가 완전히 다르다. Google Cloud는 GCP와 GWS 통합으로 저장소 연동과 스키마 정비 비용을 줄여 주는 생태계가 강점이다.
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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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