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Jev로 AI 글 냄새 잡기 - 판정 모델을 교정 파이프라인 세 곳에 붙인 기록
Jev로 AI 글 냄새 잡기 - 판정 모델을 교정 파이프라인 세 곳에 붙인 기록
요즘 AI와 함께 글을 쓰는 일이 부쩍 늘었습니다. 그러다 최근 DEVOCEAN에 올린 개발기(벡터DB를 걷어내고 유사글 추천을 되살린 이야기)가 ＂AI 느낌이 많이 난다＂는 이야기를 들었고, 마침 책 원고 교정 도구와 DEVOCEAN의 AI 블로그 봇 DEVOTEE를 함께 손보던 중이라 판정 전용 모델인 TypeSafe의 Jev를 한번 붙여 봤습니다. 그 과정을 정리해봅니다. Jev를 붙인 곳은 세 군데입니다. 책 원고 교정 도구 manuscript-ci의 ＂원문 vs 수정안＂ 판정 Claude Code 스킬 writing-deslop의 AI 문체 패턴 탐지 DEVOTEE의 발행 전 점검 세 곳 모두 실제 글에 돌려서 수치를 쟀는데, 해 보니 Jev는 조건부로 ...
#AGI #Generative AI #Language Models #Fast API #Node.js #Javascript #Linux #Agile #Open Source Governance #DevOps #Git #Ontology #Performance Optimization #Quality Assurance #Technical Architecture #Docker #Python
꼬마집사
26.09.29
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#AGI #Generative AI #Language Models #Fast API #Node.js #Javascript #Linux #Agile #Open Source Governance #DevOps #Git #Ontology #Performance Optimization #Quality Assurance #Technical Architecture #Docker #Python -
쿠버네티스로 여는 AI 추론 인프라
쿠버네티스로 여는 AI 추론 인프라
이번 글에서는 AI 컴퓨팅 트렌드가 어디로 향하는지, 그 흐름에서 추론(inference) 인프라를 운영하는 데 쿠버네티스가 어떤 도움을 주는지, 그리고 AWS 위에서 대규모 추론을 안정적으로 돌리는 방법까지 다뤄보려고 합니다. 긴 글을 읽기 부담스러우신 분들은 제가 Youtube 영상으로 제작해 놓았으니 영상으로 보셔도 좋습니다. https://youtu.be/i2LsxlQMpwc 최근 트렌드를 살펴봤을 때 클라우드 네이티브와 오픈소스로 AI를 활용하는 영역은 크게 모델 학습, 모델 추론, AI 에이전트 세 가지로 나눌 수 있습니다. 에이전트만으로도 할 얘기들이 많지만, 이 글은 모델, 그중에서도 추론에 집중해보려고 합니다. 1. 무게중심이 학습에서 추론으로 넘...
#Kubernetes #Terraform #Docker #Amazon Web Service
최용호
26.09.21
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#Kubernetes #Terraform #Docker #Amazon Web Service -
WAF 자동 차단 에이전트 개발기 - 공격자가 차단 대상을 고를 수 있었던 이유
WAF 자동 차단 에이전트 개발기 - 공격자가 차단 대상을 고를 수 있었던 이유
새벽 4시 53분,아무도 안 깨어 있을 때 보안관제센터가 공격 탐지 티켓을 올렸습니다. 5분 뒤 공격자 IP는 두 개의 방화벽에 등록됐고, 티켓에는 조치 완료 댓글이 달렸습니다. 사람은 자고 있었습니다. 04:53:56 차단 완료 : 130.49.215.90/32 05:39:04 차단 완료 : 122.10.17.49/32 개발자 커뮤니티 데보션(DEVOCEAN) 을 운영하다 보면 웹 공격 시도가 꾸준히 들어옵니다. SQL 인젝션, 검증되지 않은 리다이렉트, 파라미터 조작 같은 것들입니다. 보안관제센터가 이런 공격을 탐지하면 JIRA로 티켓이 올라옵니다. 담당자는 이렇게 대응합니다. 티켓에서 출발지(공격자) IP를 확인합니다. AWS WAF의 IP set에 그 IP...
#정보보안 #Technical Architecture #개인정보 #DevOps #Agile #Linux #Amazon Web Service #Python #Generative AI #AGI
꼬마집사
26.08.24
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#정보보안 #Technical Architecture #개인정보 #DevOps #Agile #Linux #Amazon Web Service #Python #Generative AI #AGI -
Claude Code Dynamic Workflow 쉽게 이해하기
#Generative AI -
VLM을 이용한 시각적 문서 검색: ColPali와 ColQwen
VLM을 이용한 시각적 문서 검색: ColPali와 ColQwen
들어가며 안녕하세요, SK AX 배준호 매니저입니다. 이번 글에서는 질의와 관련된 문서를 찾는 문서 검색(Document Retrieval)에 대한 내용을 다뤄보려고 합니다. 문서 검색은 RAG(Retrieval-Augmented Generation)를 비롯한 다양한 Agent 시스템의 출발점이 되는 기술이며, 지금까지는 텍스트 기반 방식이 주로 활용되었습니다. 하지만 실제 업무 문서에는 텍스트뿐 아니라 표 · 그림 · 차트 · 강조 박스와 같은 시각적 요소가 함께 의미를 형성하고 있어, 문서를 텍스트로 변환하는 경우 시각적 맥락에 담긴 핵심 정보를 놓칠 위험이 있습니다. 이에 최근에는 VLM(Vision-Language Model)으로 페이지 이미지 자체를 임베...
#Generative AI #Vision AI #NLP
juunho
26.08.17
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#Generative AI #Vision AI #NLP -
AI 에이전트, 자율에 맡길까 절차로 통제할까
#Generative AI -
벡터DB를 걷어내고 유사글 추천 되살리기 — 임베딩 배치 Agent 개발기
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들어가며 — 비어 있던 추천 섹션 DEVOCEAN 블로그 글을 끝까지 내리면 맨 아래에 ＂DEVOTEE 추천 블로그＂ 라는 자리가 있습니다. 지금 읽는 글과 비슷한 주제의 글 4건을 슬쩍 띄워주는 곳인데, 언젠가부터 이 칸이 텅 비어 있었습니다. 이유는 허무할 만큼 단순했습니다. 추천을 만들어내던 벡터DB를 비용 때문에 걷어냈기 때문입니다. 벡터DB 인스턴스는 아무도 안 쓰는 새벽에도 24시간 떠 있어야 하고, 그 상시 비용이 이 기능 하나가 주는 가치보다 컸습니다. 그래서 목표를 이렇게 잡았습니다. 기능은 되살리되, 상시 인프라는 다시 세우지 않는다. 본 블로그 글은 그 과정을 담은 개발기입니다. 그리고 뒤에는 같은 Gemini 스택을 운영하다 오늘 실제로 터진...
#Node.js #Technical Architecture #Data Architecture #Agile #MySql #Language Models #AGI
꼬마집사
26.08.03
1,550
3
4
#Node.js #Technical Architecture #Data Architecture #Agile #MySql #Language Models #AGI
추영욱
xipert
한성원
Teus
