태그: #ai-development
GPU·LLM·MLOps·쿠버네티스, 그리고 마음가짐에 관한 글 · 22 편
#ai-development 태그가 붙은 글은 22편이고, 가장 최근 글은 2026-05-14에 올라왔습니다.
함께 자주 붙은 태그: #rag 9 #llm 7 #ai-agent 6 #prompt-engineering 4 #벡터검색 3
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AI 개발 자동화 완전 가이드 — GitHub 연동, 티켓 기반 에이전트 워크플로우, Copilot·Claude Code·Devin·Jules (2025) ♪ 들을 수 있어요
2025년은 AI가 '코드를 제안'하던 시대에서 'AI가 티켓을 책임지는' 시대로 넘어간 해다. GitHub Issue를 AI 에이전트에게 할당하면 브랜치 생성→구현→PR→CI 통과까지 자동으로 굴러간다. 성숙도 4단계 모델, 2025년 툴 지형도(Copilot Coding Agent·Claude Code·Devin·Jules·Codex), GitHub 연동 아키텍처의 원리, 단계별 세팅법,
2026-05-14 · 46 분 읽기 #ai-development#automation#github#copilot#claude-codeVibe Coding: AI와 함께 코딩하는 새로운 패러다임 — 그 가능성과 함정
Andrej Karpathy가 2025년에 제시한 Vibe Coding 개념을 깊이 파헤칩니다. 진짜 혁명인가, 아니면 기술 부채 제조기인가? 실제 경험을 바탕으로 솔직하게 이야기합니다.
2026-03-18 · 15 분 읽기 #vibe-coding#ai-coding#cursor#github-copilot#ai-developmentRAGAS 완전 가이드: RAG 시스템을 어떻게 정량적으로 평가하는가
RAGAS의 4가지 핵심 지표(Faithfulness, Answer Relevancy, Context Precision, Context Recall)를 이해하고, 실제 Python 코드로 RAG 시스템을 평가하는 방법을 설명합니다. 자동 평가 파이프라인 구축과 테스트셋 생성까지 실전 중심으로 다룹니다.
2026-03-18 · 15 분 읽기 #ragas#RAG평가#LLM평가#ai-development#품질관리Prompt Engineering 2025 실전 가이드: GPT-4o와 Claude 3.5를 최대한 활용하는 법
모델이 아무리 좋아도 프롬프트가 엉망이면 결과도 엉망입니다. 2025년 현재 프로덕션에서 실제로 효과가 입증된 프롬프트 엔지니어링 기법 6가지를 코드와 함께 설명합니다.
2026-03-18 · 15 분 읽기 #prompt-engineering#llm#ai-development#gpt-4o#claudeLLM 환각(Hallucination) 완전 해부: 왜 AI는 거짓말을 하고, 어떻게 막는가
LLM이 왜 사실이 아닌 것을 자신있게 말하는지 기술적 원인을 분석하고, RAG, 자기비판, Chain of Verification 등 5가지 실전 해결 전략을 코드와 함께 설명합니다.
2026-03-18 · 15 분 읽기 #환각#hallucination#llm#AI신뢰성#ai-developmentContext Window 100만 토큰 시대: RAG는 사라지는가?
Gemini 1.5 Pro의 100만 토큰, Claude의 20만 토큰 컨텍스트 윈도우가 등장하면서 "RAG가 필요 없어지는 것 아니냐"는 질문이 많아졌습니다. 실제 비용, 속도, 품질을 비교해서 솔직하게 답합니다.
2026-03-18 · 12 분 읽기 #context-window#rag#llm#long-context#ai-developmentGraphRAG 완전 가이드: 지식 그래프가 RAG의 한계를 어떻게 넘는가
일반 RAG가 답하지 못하는 "이 문서들의 주요 패턴은?"같은 전역 질문. Microsoft Research의 GraphRAG가 어떻게 이 문제를 해결하는지, 실제 코드와 비용까지 솔직하게 설명합니다.
2026-03-18 · 13 분 읽기 #graphrag#knowledge-graph#rag#microsoft#ai-developmentFine-tuning 실전 가이드: LoRA와 QLoRA로 나만의 모델 만들기
H100 7대 없어도 됩니다. LoRA와 QLoRA를 사용하면 소비자용 GPU 한 장으로 70B 모델을 파인튜닝할 수 있습니다. 실전 코드와 함께 처음부터 끝까지 설명합니다.
2026-03-18 · 12 분 읽기 #fine-tuning#lora#qlora#llm#ai-developmentAI 시대 개발자 커리어 전략: 5년 후를 준비하는 현실적인 로드맵
AI가 개발자를 대체한다는 공포에서 벗어나, 진짜 현실을 직시하고 5년 후를 준비하는 구체적인 커리어 전략을 이야기합니다. 솔직하게, 그리고 현실적으로.
2026-03-18 · 13 분 읽기 #개발자커리어#AI시대#커리어전략#개발자성장#ai-developmentTool Calling 실전 가이드: AI가 외부 세계를 다루는 방법과 흔한 함정들
Tool Calling은 LLM을 진짜 에이전트로 만드는 핵심 메커니즘입니다. OpenAI function calling 구현부터 병렬 실행, 그리고 현업에서 실제로 마주치는 함정과 해결법까지 실전 중심으로 정리했습니다.
2026-03-18 · 13 분 읽기 #tool-calling#function-calling#ai-agent#llm#ai-developmentRAG 청킹 전략 완전 가이드: 나이브 분할부터 RAPTOR까지
RAG 시스템 품질의 70%를 결정하는 청킹 전략을 5가지 방법론과 실제 코드로 완전 정리합니다. Fixed-size부터 Semantic, Parent-Child, RAPTOR까지 — 각각 언제 쓰는지, 실전 평가 방법까지 다룹니다.
2026-03-18 · 14 분 읽기 #rag#청킹#텍스트분할#langchain#raptorMulti-Agent 시스템 완전 비교: AutoGen, CrewAI, LangGraph 중 무엇을 선택하는가
AutoGen, CrewAI, LangGraph — 세 Multi-Agent 프레임워크를 실제 코드와 함께 비교합니다. 각각의 철학, 장단점, 그리고 어떤 상황에 무엇을 선택해야 하는지 현업 엔지니어 관점에서 정리했습니다.
2026-03-18 · 15 분 읽기 #multi-agent#autogen#crewai#langgraph#ai-agentLLM Agent 설계 패턴 완전 가이드: ReAct부터 Multi-Agent까지
ReAct, Chain of Thought, Plan-and-Execute, Reflection, Tree of Thoughts — LLM Agent를 실제로 만들 때 어떤 패턴을 언제 써야 하는지, 현업 엔지니어 관점에서 정리했습니다.
2026-03-18 · 12 분 읽기 #ai-agent#react#llm#설계패턴#ai-developmentHybrid Search 완전 가이드: BM25와 벡터 검색을 합치면 RAG가 달라진다
BM25와 벡터 검색의 약점을 서로 보완하는 Hybrid Search를 RRF(Reciprocal Rank Fusion)로 구현하는 방법을 실제 코드와 함께 설명합니다. 순수 벡터 검색의 한계, BM25의 강점, 그리고 LangChain으로 실전 구현하는 방법을 다룹니다.
2026-03-18 · 10 분 읽기 #하이브리드검색#bm25#벡터검색#rag#rrfVector DB 완전 비교 2025: Pinecone, Weaviate, Chroma, pgvector 중 무엇을 선택하는가
2025년 기준 주요 벡터 데이터베이스인 Pinecone, Weaviate, Chroma, pgvector를 성능·비용·운영 복잡도 측면에서 실용적으로 비교하고, 상황별 최적 선택을 안내합니다.
2026-03-18 · 14 분 읽기 #vector-db#pinecone#weaviate#chroma#pgvectorRAG vs Fine-tuning vs Prompt Engineering: 언제 무엇을 선택하는가
RAG, Fine-tuning, Prompt Engineering의 차이를 실전 관점에서 비교하고, 어떤 상황에서 무엇을 선택해야 하는지 구체적인 의사결정 프레임워크와 비용 계산 예시를 제공합니다.
2026-03-18 · 12 분 읽기 #rag#파인튜닝#prompt-engineering#llm#ai-developmentAgent 메모리 시스템 설계: AI가 기억하는 방법의 모든 것
LLM은 기본적으로 기억이 없습니다. 이 근본적인 한계를 어떻게 해결할까요? 4가지 메모리 유형부터 실전 아키텍처, Mem0 프레임워크까지 Agent 메모리 시스템의 모든 것을 다룹니다.
2026-03-18 · 14 분 읽기 #agent-memory#ai-agent#장기기억#langchain#mem0MCP (Model Context Protocol) 완전 가이드: AI와 외부 세계를 연결하는 새로운 표준
Anthropic이 발표한 MCP(Model Context Protocol)는 AI 모델과 외부 도구를 연결하는 USB-C 같은 표준입니다. 직접 MCP 서버를 만들고 Claude Desktop에서 사용하는 방법까지 코드로 설명합니다.
2026-03-18 · 10 분 읽기 #mcp#anthropic#claude#ai-agent#ai-developmentLLM API 비용을 90% 줄이는 실전 최적화 전략
Prompt Caching, 모델 라우팅, 시맨틱 캐싱, Batch API, 출력 최적화까지 5가지 실전 전략으로 LLM API 비용을 최대 90% 절감하는 방법을 실제 코드와 계산 예시로 설명합니다.
2026-03-18 · 18 분 읽기 #LLM비용최적화#API비용#prompt-caching#모델라우팅#ai-developmentEmbedding 모델 선택 완전 가이드: OpenAI부터 오픈소스까지 2025년 기준
2025년 기준 주요 임베딩 모델들을 MTEB 벤치마크 기준으로 비교하고, 언어/예산/프라이버시/규모에 따른 실전 선택 가이드를 제공합니다. OpenAI, Cohere, BGE-M3, E5 등 핵심 모델 완벽 정리.
2026-03-18 · 13 분 읽기 #embedding#임베딩모델#rag#ai-development#openai