BM25+Vector 하이브리드 검색, 2026년형 “랭킹 병합” 실전 가이드: RRF vs Score Fusion, 그리고 RAG에 먹이는 법
· AI / RAG
RAG 품질이 흔히 무너지는 지점은 “LLM”이 아니라 retrieval입니다. 특히 운영 환경에서는 다음 두 부류의 질의가 섞입니다.
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Streamlit vs Gradio로 “하루 만에” AI 데모 UI를 만드는 법: 실전 설계/성능/배포까지
· AI / Prototyping
AI 모델(LLM/RAG/이미지 생성/ASR 등)을 “일단 써보게” 만드는 데모 UI는, 제품 UI와 다른 요구를 가집니다. 핵심은 빠른 반복(모델/프롬프트/파라미터), 안정적인 동시성, 그리고 배포/공유 비용 최소화입니다.
Claude + MCP 서버 구현: “에이전트 확장 서버”를 프로덕션에 올리는 설계/코드/함정 총정리
· AI / Agent
MCP(Model Context Protocol)는 LLM/Agent가 외부 Tool·Resource·Prompt를 표준 인터페이스로 호출하게 만드는 프로토콜입니다.
“GPU 다음”을 노리는 한국 NPU와 공급망 병목: NVIDIA vs Rebellions vs FuriosaAI 트렌드 체크
· News / AI
2026년 7~8월로 넘어오며 AI 가속기 시장의 키워드는 “더 많은 GPU”가 아니라 “추론(inference) 효율 + 공급망 제약 회피”로 선명해지고 있습니다.
“멀티 에이전트”를 진짜로 프로덕션에 올리는 법: LangGraph vs AutoGen vs CrewAI 심층 비교 & 구현 가이드
· AI / Agent
멀티 에이전트가 필요한 순간은 명확합니다. (1) 역할 분리(Research/Plan/Execute/Review)가 성능·품질에 직접 기여하고, (2) 루프/분기/재시도/승인(HITL) 같은 제어 흐름(control flow)이 제품 요구사항으로 고정될 때입니다.
GPU 오토스케일링으로 LLM 서빙 비용을 ‘진짜로’ 줄이는 법: Kubernetes 최신 패턴(DRA·KEDA·vLLM·llm-d)
· Infrastructure / Kubernetes
Kubernetes에서 LLM inference를 운영해보면, 비용의 핵심은 “GPU를 얼마나 오래 켜두느냐”입니다.
Modal·Runpod·AWS Lambda로 “서버리스 LLM”을 굴릴 때 cold start를 이기는 실전 설계
· Infrastructure / Serverless
서버리스 LLM 배포가 해결하는 문제는 명확합니다. 트래픽이 들쭉날쭉한 추론(inference)을 위해 GPU/서버를 상시 켜두는 “idle tax”를 없애고, 요청이 올 때만 자동 확장(scale-out)하는 것입니다.
LLM 백엔드에서 “Celery + Redis 큐 워커”를 2026년식으로 다시 설계하기: 비동기 처리, 중복 실행, 가시성(visibility)까지
· Backend / Architecture
LLM 기능을 서비스에 붙이면 요청 처리 시간이 갑자기 “수십 ms”에서 “수 초~수십 초”로 늘어납니다. 문제는 평균 지연이 아니라 꼬리 지연(tail latency) 과 외부 의존성(OpenAI/사내 inference/벡터DB/S3) 변동성이고, 이게 웹 API 스레드/프로세스를 잠…
임베딩 모델 3파전(OpenAI vs Cohere vs BGE): “우리 서비스”에 맞는 선택 기준
· AI / RAG
임베딩(embedding)은 결국 “문장을 벡터로 바꿔서, 의미 기반 검색/매칭을 빠르게 하는” 기술입니다.
Claude Code × Codex CLI 에이전트, “터미널 자동화 워크플로”로 굴리는 법
· AI / Coding
CLI 기반 AI 코딩 에이전트(Claude Code, Codex CLI)가 진짜로 해결하는 문제는 “코드 작성” 자체가 아니라 반복되는 변경 작업의 실행 루프입니다.