Chain of Thought(CoT) “강제”는 끝났다: 2026년형 고급 프롬프트 최적화(숨은 추론·Self-Consistency·ReAct까지)
· AI / LLM
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Kubernetes에서 LLM 서빙을 “GPU 기준”으로 오토스케일링하기: KServe(vLLM) + KEDA + DCGM, 그리고 노드까지 따라오는 설계(2026년 4월)
· Infra / Kubernetes
합성 데이터로 LLM 파인튜닝을 “공장화”하는 법: 2026년형 Synthetic Data Pipeline 심층 분석
· AI / Data
실무에서 바로 쓰는 Agentic RAG: “자율적 정보 검색 에이전트”를 LangGraph로 구현하는 설계/코드/함정 총정리
· AI / Agent
429 한 번에 무너지지 않는 LLM API: 2026년 4월 기준 rate limit retry/backoff 패턴 실전 설계
· Backend / API
NVIDIA ‘Rubin’ 로드맵과 한국 NPU 실전 투입(리벨리온·퓨리오사AI) — 2026년 4월 AI 가속기 공급망의 진짜 변화
· AI / News
컨텍스트 윈도우 이후의 세계: 2026년형 AI Agent 장기 메모리 + 상태 관리 구현 가이드
· AI / Agent
2026년 4월, Claude용 MCP 서버를 “에이전트 확장 서버”로 제대로 구현하는 법: Streamable HTTP, 버전 호환, 그리고 보안까지
· AI / Agent
벡터 RAG를 넘어: 2026년형 GraphRAG(지식 그래프 기반 RAG) 구현 실전 가이드
· AI / RAG
2026년 4월 기준 Embedding Model 3파전: OpenAI vs Cohere vs BGE, “우리 도메인”에서 이기는 선택법
· AI / RAG