RAG 성능을 바꾸는 건 “모델”이 아니라 “Chunk”다: 2026년 4월 기준 Document Splitting/Overlap/Semantic Chunking 실전 전략
· AI / RAG
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AI IDE/CLI ‘에이전트’ 전쟁, 2026년 4월에 실무가 바뀌는 지점들
· AI / News
2026년 4월 기준: 토큰을 “덜 쓰고, 더 싸게” 쓰는 LLM Routing 설계 (비용 최적화 심층 가이드)
· AI / LLM
중복이 “학습 비용”을 태운다: 2026년 4월 기준 데이터 큐레이션 Dedup + Dataset Quality 전처리 실전 설계
· AI / Data
AI PR 봇이 “리뷰 + 테스트 생성 + CI 검증”까지 끝내는 시대(2026년 4월): 무엇을 자동화하고, 어디서 멈춰야 하나
· AI / Coding
LLM 백엔드 “Queued Forever”를 끝내는 법: Celery + Redis 비동기 워커 아키텍처 심층 분석 (2026년 4월 기준)
· Backend / Architecture
2026년 4월 기준, AI Agent의 “Tool Use + Function Calling” 구현 패턴: 신뢰성/보안/확장성까지 한 번에 잡는 법
· AI / Agent
AI 규제, ‘강화’만 있는 게 아니다: 2026년 4월 각국 정책·윤리 이슈 총정리
· AI / News
LLM 서빙 3대장(vLLM·TGI·Ollama) 2026년 4월 배포 가이드: 로컬/서버/쿠버네티스 최적화까지
· AI / MLOps
4월 2026 빅테크 AI 업데이트 총정리: OpenAI는 “Responses/Batch 중심”, Anthropic은 “모델 세대교체+제한 강화”, Google은 “API·플랫폼 키 관리 리스크”가 핵심
· AI / News