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.

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

젠스파크, 확장 가능한 슈퍼 에이전트 탄생 비화!

AI Dev 25 x NYC | Kay Zhu: How Genspark Built a Super Agent That Scales

딥러닝AI, 실무 머신러닝 강좌 드디어 오픈!

Machine Learning in Production, now available at DeepLearning.AI

AI 코드 품질, 제대로 평가하고 있나요?

AI Dev 25 x NYC | Manish Kapur: Assessing the Quality of AI Generated Code

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

LLM 앱 성능 혁명: 시맨틱 캐싱이 답이다!

AI Dev 25 x NYC | Nitin Kanukolanu: Semantic Caching for LLM Applications

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 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.