2026년 5월 기준: LLM Structured Output에서 “JSON mode + JSON Schema 강제”를 제대로 쓰려면 알아야 할 제약들
· AI / LLM
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2026년 5월 arXiv가 말해준 현실: “모델 성능”보다 “평가·검색·커널”이 더 중요해졌다
· AI / News
컨텍스트가 1M 토큰이어도 망한다: 2026년식 LLM Long Context Compaction으로 “Lost in the Middle” 잡는 법
· AI / LLM
GPU 오토스케일링 2026: Kubernetes에서 LLM 서빙을 “GPU 기준”으로 제대로 스케일하는 법 (HPA/KEDA/DCGM/DRA/MIG 실전 조합)
· Infra / Kubernetes
BM25+Vector 하이브리드 검색, 2026년 RAG의 “마지막 20%”를 채우는 랭킹 병합 전략 (RRF vs Weighted)
· AI / RAG
Agentic RAG 자율 에이전트 구현, 2026년 5월 기준 “프로덕션”에 올리는 법 (LangGraph 중심)
· AI / Agent
RAG 성능의 천장을 결정하는 2026년식 Chunking/Document Splitting 전략 (Overlap vs Semantic Chunking 실전 가이드)
· AI / RAG
EU·미국·주(州)정부까지… 2026년 5월, “AI 규제”가 개발 프로세스를 바꾸기 시작했다
· AI / News
Chain of Thought를 “드러내지 않고” 성능만 끌어올리기: 2026년형 고급 프롬프트 최적화 실전 패턴
· AI / LLM
Vibe Coding으로 2주짜리 MVP를 2일로 줄이는 법: 2026년 5월 기준 AI 프로토타이핑 “진짜” 빠른 개발 루프
· AI / Coding