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·
LINE Engineering·
LINE Engineering·엔터프라이즈 LLM 서비스 구축기 1: 컨텍스트 엔지니어링
문제LY Corporation 사내 클라우드 Flava 의 AI 어시스턴트는 27개 제품과 260+ API, 수백 페이지 문서를 다뤄야 한다. 프롬프트 엔지니어링만으로는 LLM 이 적절한 응답을 만들지 못한다.
접근컨텍스트 엔지니어링으로 전환. "어떻게 답하라" 지침 대신 "지금 상황에 맞는 정보" 를 선별해 전달하는 데 집중한다. 툴/문서를 분류·요약·랭킹해 LLM 입력 윈도우에 들어갈 핵심 컨텍스트만 구성한다.
결과엔터프라이즈 LLM 앱 설계의 1차 의사결정 축을 정립했다. 다음 편에선 에이전트 엔지니어링(파인튜닝 vs 에이전틱 워크플로)으로 이어진다.
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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.
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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