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TRAIL Labs
회사·제품·엔지니어링 — TRAIL Labs가 무엇을, 어떻게, 왜 만드는지의 기록이에요.
RAG 할루시네이션 방어 전략: 유형을 나누고 검증 자동화의 한계 알기
RAG는 외부 문서를 검색해 답변 근거로 쓰는 기법이지만 검색·생성 단계 모두에서 할루시네이션이 생겨요. 소스 미참조와 소스 왜곡 유형의 차이, 막는 법, AI 답변 검증을 자동화할 때의 한계를 정리했어요.
글 10편
GEO 데이터 AI 에이전트 설계 원칙: 구조화 도구 호출, 되돌릴 수 없는 작업 막기
GEO 데이터를 다루는 AI 에이전트를 설계할 때 지키는 원칙이에요. 텍스트 파싱과 구조화 도구 호출의 차이, 되돌릴 수 없는 작업을 막는 법, 평가 없이 배포하면 위험한 이유를 정리했어요.
오픈 웨이트 모델 vs API 모델: Hermes로 도메인 특화 모델 소유하기
모델을 빌리는 대신 소유하는 단계예요. 오픈 웨이트 모델을 쓰는 이유, API 모델과의 선택 기준, Nous Research Hermes(4.3)의 특징과 함수 호출 표준, 도메인 특화 모델용 데이터를 모으는 플라이휠을 정리했어요.
하네스 엔지니어링이란? 같은 LLM인데 결과가 다른 이유
에이전트를 안전하고 일정하게 굴리는 건 모델 주변의 하네스예요. 프롬프트 엔지니어링과의 차이, 스코프된 도구·훅·컨텍스트 계층화·검증 루프, MCP self-call, AI 에이전트 팀 운영의 저점을 높이는 법이에요.
AI 에이전트란? 모델이 스스로 루프를 돌 때 권한과 승인 게이트
OpenClaw(전 Moltbot)가 띄운 자율 AI 에이전트를 정리했어요. 프롬프트와 에이전트의 차이, 에이전트에 넓은 권한을 주면 생기는 위험, 사람 승인 게이트를 두는 이유예요.
바이브 코딩(vibe coding)이란? 한계와 AI 코드 검증 루프
바이브 코딩은 의도만 말하면 AI가 코드를 만드는 방식이에요. 무엇을 풀었고 어디서 깨지는지(한계), 에이전트 코딩과의 차이, AI가 만든 코드에 검증 루프를 붙이는 법을 정리했어요.
퍼스트파티 데이터가 뭐예요? 서드파티 쿠키 이후 마케팅 활용법
서드파티 쿠키가 사라지는 시대에 고객 의도를 직접 보여주는 퍼스트파티 데이터의 뜻, 서드파티 데이터와의 차이, 마케터가 마케팅에 활용하는 전략을 쉽게 정리했어요.
프롬프트 잘 쓰는 법: 컨텍스트 설계로 AI 결과물을 고정하기
프롬프트는 마법 주문이 아니라 컨텍스트 설계예요. 구조화 출력으로 LLM 출력 형식을 안정적으로 강제하고, 매번 달라지는 AI 결과물을 고정하는 법과 프롬프트만으로 안 되는 작업을 정리했어요.
같은 AI를 쓰는데 왜 결과가 다를까: 팀의 AI 활용 수준 올리기
같은 AI를 써도 팀원마다 결과물 품질이 갈리는 이유는 프롬프트 실력이 아니라 맥락 설계 차이예요. 팀의 AI 활용 수준과 저점을 끌어올리는 법을 정리했어요.
콘텐츠 운영 효율화, 자동화 시스템부터 만들면 실패하는 이유
완벽한 자동화 시스템부터 세우지 말고 매일 반복하는 작은 업무를 다시 보는 데서 효율화를 시작해요. 작은 팀이 콘텐츠 운영 시간을 줄이는 순서를 정리했어요.
마케팅 도구가 늘수록 브랜드 톤이 흩어지는 이유와 통합 제작의 답
마케팅 도구를 여러 개 따로 쓰면 비용이 늘고 블로그부터 영상까지 콘텐츠 제작의 브랜드 톤이 흩어져요. 통합 시스템으로 톤을 일관되게 유지하는 답을 정리했어요.
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