AI 에이전트, 엉뚱한 답변에 지쳤다면? PostgreSQL이 RAG의 ‘정확성’을 해결한다!
AI 에이전트가 문서 검색에 실패하는 진짜 이유와 RAG 시스템의 한계를 파헤칩니다. PostgreSQL이 pgvector를 넘어 어떻게 AI 에이전트의 정확도를 혁신할 수 있는지 DW AI Lab 수석 에디터가 분석합니다.
AI 인프라
개발 튜토리얼
단일 LLM 시대는 끝났다! CrewAI로 AI 팀을 만드는 멀티 에이전트 시스템 혁명
AI Dev 25에서 발표된 멀티 에이전트 시스템과 CrewAI의 등장은 AI 자동화의 새로운 패러다임을 예고합니다. 단일 LLM의 한계를 넘어, AI가 스스로 협력하며 복잡한 문제를 해결하는 시대의 핵심 기술과 비즈니스, 개발자 영향을 DW AI Lab
AI 워크플로
젠스파크, 확장 가능한 슈퍼 에이전트 탄생 비화!
AI Dev 25 x NYC | Kay Zhu: How Genspark Built a Super Agent That Scales
기타
AI 코드 품질, 제대로 평가하고 있나요?
AI Dev 25 x NYC | Manish Kapur: Assessing the Quality of AI Generated Code
AI 인프라
AI Dev 25 x NYC Nicholas Clegg: How AWS Moved Beyond Orchestration with Strands SDK
Nicholas Clegg, Senior Software Engineer at AWS, discussed model-driven agents at AI Dev 25 x NYC.
Until recently, building AI agents meant wrestling
AI 인프라
LLM 앱 성능 혁명: 시맨틱 캐싱이 답이다!
AI Dev 25 x NYC | Nitin Kanukolanu: Semantic Caching for LLM Applications
테크 트렌드
AI 에이전트, 왜 기업에선 안 통할까? ‘신뢰성’이라는 불편한 진실
화려한 AI 에이전트 데모 뒤에 숨겨진 현실: 기업 도입의 최대 병목은 ‘신뢰성’이다. DW AI Lab에서 신뢰성 문제와 해결책, 시장의 미래를 분석합니다.
AI 인프라
AI 성장의 벽을 허물다: 하드웨어부터 애플리케이션까지, 거대 AI의 진짜 도전
대규모 AI 시스템 구축의 숨겨진 난관과 해결책을 DW AI Lab 수석 에디터가 분석합니다. 하드웨어, SW 최적화, 제품화까지 AI 성장의 한계를 돌파하는 인사이트를 확인하세요.
테크 트렌드
AI 신뢰성, 선택 아닌 필수! 구글, OpenAI도 주목하는 미래 AI 전략
AI 시스템이 연구실을 넘어 실제 환경으로 진입하며 ‘신뢰할 수 있는 AI’ 구축이 핵심 과제로 떠올랐다. 거버넌스, 리터러시, 커뮤니티가 왜 중요한지 DW AI Lab이 깊이 파헤친다.