Chain-of-Thought(CoT) 2026 고급 프롬프팅: “생각을 더 쓰게”가 아니라 “생각을 제품화”하는 프롬프트 최적화 전략
· AI / LLM
Default
2026년 6월, 멀티 에이전트 “진짜로” 굴리려면: LangGraph vs AutoGen vs CrewAI 심층 비교 & 구현 가이드
· AI / Agent
컨텍스트가 길어질수록 성능이 나빠진다: 2026년 LLM Long Context에서 “Compaction”으로 이기는 법
· AI / LLM
AI 스타트업 머니무브 2026년 6월판: “Agentic Workflow”가 투자·M&A의 공통 언어가 됐다
· AI / News
RAG가 “거의 맞는데” 마지막 10%가 안 오를 때: HyDE × Reranking × Query Expansion 실전 최적화 가이드 (2026년 6월)
· AI / RAG
BM25+Vector 하이브리드 검색, “점수 합산”은 버리고 RRF로 가라: 2026년형 RAG 랭킹 병합 실전 가이드
· AI / RAG
OpenAI vs Cohere vs BGE(BAAI) 임베딩, 2026년 6월 “진짜” 선택 가이드: 성능·비용·도메인 적합성까지
· AI / RAG
LLM 요청을 “안전하게” 비동기화하기: Celery + Redis queue/worker 아키텍처 심층 분석 (2026년 6월 기준)
· Backend / Architecture
프롬프트 캐싱으로 LLM 비용 50~90% 줄이기: 2026년 6월 OpenAI·Anthropic 실전 설계와 히트율 최적화
· AI / LLM
6월 2026 오픈소스 LLM/VLM 판도: Llama는 ‘멈춤’, Mistral은 ‘정리’, Qwen은 ‘가속’—그리고 라이선스가 승패를 가른다
· AI / News