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·안전은 기본, 비용 절감은 덤: AI 서비스에 별도 가드레일이 필요한 이유
문제챗봇형 AI 는 프롬프트 인젝션과 탈옥으로 시스템 규칙이 무시되거나 부적절한 응답을 만들 수 있다. 시스템 프롬프트만으로는 모든 우회 시도를 차단하기 어렵다.
접근AI 모델 자체에 의존하지 않는 별도 가드레일 레이어를 둔다. 입출력 텍스트를 정책 검사기로 사전·사후 필터링하고, 분류 모델로 위험 요청을 차단한다. 호출 비용도 함께 절감되도록 설계.
결과안전성을 모델 외부에서 보장해 탈옥·인젝션 위험을 낮춘다. 위험 요청을 모델 호출 전에 거르는 만큼 운영 비용 절감 효과도 함께 얻는다.
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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.
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