tag

#llm

3편

데이터 팀의 LLM 활용 6가지(Text-to-SQL, 문서 생성, 쿼리 보조, 실험·인과추론, 텍스트 분석, 데이터 운영)와 '조회에서 분석으로' 화살표, 그리고 데이터 분석가의 새 역할 네 가지를 나열한 그림

data데이터 팀은 LLM으로 무엇을 하고 있나해외 빅테크와 국내 기업 기술 블로그 34편으로 정리한 데이터 분석 LLM 활용 사례입니다. LLM으로 하는 6가지 일, 성패를 가른 것, 다음 단계, 데이터 분석가의 역할 변화를 다뤘습니다.2026.10.08 · 15분

왼쪽에 루프·컨텍스트·도구·권한과 샌드박스·메모리·서브에이전트 여섯 칸, 오른쪽에 점선의 하네스(실행)가 검은 모델(판단) 상자를 감싼 그림

ai에이전트 하네스: 모델은 판단, 하네스는 실행에이전트 하네스는 LLM을 에이전트로 만드는 바깥 구조입니다. 루프, 컨텍스트, 도구, 권한, 메모리, 서브에이전트까지 하네스가 하는 일과 모델을 바꾸지 않고 성능을 올린 사례를 정리했습니다.2026.10.07 · 8분

컨텍스트 창 196K를 꽉 채워 한도 192K를 넘긴 '쌓아두기' 막대와, 도구 3개·청크 3개·히스토리 요약만 담은 9K짜리 '작업 세트' 막대를 비교한 그림

ai컨텍스트 엔지니어링: 많이보다 맞게컨텍스트 엔지니어링은 LLM에 더 많은 정보가 아니라 맞는 정보를 주는 기술입니다. 컨텍스트가 길수록 성능이 떨어지는 이유와 SELECT·COMPRESS·TRIM 등 6가지 방법을 정리했습니다.2026.10.06 · 8분