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·
카카오페이·
카카오페이·Document AI로 문서 검토 한방에 끝내기
문제휴대폰 보험 청구 시 수리비 영수증을 사람이 직접 검토해야 해서 보험금 입금까지 하루 이상 걸렸다.
접근YOLO Segment/Detect로 문서 영역과 레이아웃을 잡고 OpenCV Perspective Transform으로 기울기를 보정한 뒤 TrOCR로 텍스트를 인식한다. Levenshtein Distance로 OCR 오인식을 교정하고 정규식으로 수리처/발행일/결제금액 3개 필드를 추출한다.
결과처리 시간이 10분 이내로 단축됐다. AWS g4dn.xlarge 3대 기준 시간당 2,400원으로 운영 비용도 낮게 유지된다.
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NHN Cloud·AI와 개발하기: 숨은 결정을 드러내기
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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.
#llm-app#mcp#observability+2