안녕하세요. 저희는 Agentic AI Lab 에서 KT의 검색 기술(K RAG) 개발에 참여하고 있는 김영욱(Embedding/Reranker), 조준희(Modular RAG Components) 입니다. 저희 부서에서는 K RAG 기술 개발을 위해 자연어 질의에 최적화된 고성능 검색 기술을 연구/개발하여 차별화된 핵심 검색 모델을 확보하는 것을 목표로
TV 속의 AI, 그 한마디 뒤에 있는 기술 “지니야, 오늘 볼 만한 로맨스 드라마 추천해줘.” 한 문장만 말했을 뿐인데, TV는 사용자의 취향을 기억하고 수십 개의 콘텐츠 중에서 딱 맞는 작품을 추천합니다. 이 자연스러운 경험의 뒤에는 Master Agent의 자체 의도 분류 모델을 통한 오케스트레이션 시스템, 프롬프트로 동작하는 Sub-Agent의 협업
1. 탄생 배경 : 새로운 소통방식 필요 KT 기술혁신부문은 1천명이 넘는 규모의 구성원이 있는 조직입니다. 근무 사옥도 광화문/우면/판교/송파/IDC 등 분산되어 있고, R&D와 IT 등 다양한 직군의 기술 전문가들이 섞여 있습니다. 다양한 조직문화와 정서, 동시다발적으로 발생하는 기술 소식 등 서로 공유하고 싶은 이야깃거리는 많았지만, 실제로 소통하는
▶ KT, 마이크로소프트 협업 기반 차세대 클라우드 서비스 ‘시큐어 퍼블릭 클라우드’ 출시 ▶ 데이터 전 생애 주기 암호화, 국내에 데이터 저장해 데이터 보안과 디지털 주권 강화 ▶ 금융·제조 기업 대상 주요 고객층 발굴, 다양한 산업으로 시장 확대… MSP 사업 박차 KT(대표이사 김영섭)가 마이크로소프트와 협업해 개발한 '시큐어 퍼블릭 클라우드(Secu
한국적 AI를 위한 새로운 도전, K 데이터 얼라이언스의 시작 “KT는 ‘한국적 AI’를 만들기 위해 K 데이터 얼라이언스 참여 기관이 보유한 데이터를 정제하고, 실증하며, 협업의 가능성을 실험해왔습니다. 이러한 노력의 여정을 기념하고 그간의 성과를 공유하기 위해, 2025년 7월 K 데이터 얼라이언스 협약식이 개최되었습니다. 이 행사는 다양한 협업 성과와
AI 도입은 빠르게 확산되고 있지만, "누가 가장 잘 만드는가?"보다 중요한 질문은 따로 있습니다. “어떤 AI가 실제로 현장에서 쓰이고, 시간이 지날수록 더 성장하고 있는가?” KrompThon은 이 질문에 대한 KT의 답입니다. 2024년, ‘AI 활용 사례 발굴’에서 출발한 이 대회는, 2025년, ‘AI Agent 제작 + 실제 업무 적용 + 지속
Llama K 모델, 왜 그리고 어떻게 만들었는가 안녕하세요. 저는 Agentic AI Lab에서 언어 모델 연구 개발을 진행하고 있는 이상욱 입니다. 이번에 소개 드릴 Llama K 모델은 한국 비즈니스 환경에 최적화된, 740억 파라미터 규모의 오픈소스 기반 AI 모델입니다. KT의 AI 모델 라인업에서 Llama K는 KT의 자체 기술을 기반으로 개발
1. 들어가며 우리는 매일 수많은 자료를 다룹니다. 하지만 쌓여가는 정보 속에서 필요한 순간에 원하는 정보를 찾는 것은 쉽지 않습니다. 결국 “아는 사람에게 묻는” 방식에 의존하게 되는데, 이는 비효율적일 수 밖에 없습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 우리는 사내 지식을 체계적으로 수집하고 관리한 뒤, 검색 증강 생성(RAG, Retrieval-Augm
안녕하세요, 기술혁신부문 AI Future Lab 에서는 SCFA AI Working Group 리더로 Global AI Conference 2025 Seoul 행사를 호스트 하여 2025년 9월 25일 성공적으로 개최 하였습니다. 이번 행사의 의의는 그간 진행해오던 SCFA AI Working Group 분과 미팅을 한중일 통신 3사와 글로벌 테크 자이언
개요 안녕하세요. KT Decision Intelligence Lab에서 데이터 사이언티스트 역할을 하고 있는 이욱입니다. 최근 산업 전반에서 AI와 데이터 기반 의사결정의 중요성이 급격히 부상하고 있습니다. 초개인화 서비스, 실시간 마케팅, 네트워크 장애 예측, 고객 이탈 방지, 신규 상품 추천 등 다양한 비즈니스 혁신은 모두 데이터와 AI의 유기적 결합
