GraphRAG(2026.7)로 Knowledge Graph RAG를 “프로덕션급”으로 구현하는 법: 인덱싱 비용, Local/Global/DRIFT 설계, Neo4j 연동까지
· AI / RAG
Vector RAG(Chunk + Embedding + TopK)로는 문서 간 관계 추론이 필요한 질문에서 자주 막힙니다. 예를 들면:
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LLM 시대의 OCR Document AI: “문서 이해→구조화 추출”을 프로덕션에 넣는 설계 가이드
· AI / Multimodal
문서 OCR/이해 파이프라인이 해결하는 문제는 단순히 “PDF에서 text 뽑기”가 아닙니다. 실무에서 진짜 골칫거리는:
RAG 성능을 2배로 끌어올리는 2026년형 Chunking 전략: Overlap을 “줄이고”, Semantic을 “구조화”하라
· AI / RAG
RAG에서 chunking(document splitting) 은 “대충 자르면 되는 전처리”가 아니라, 검색 품질(Recall/Precision)과 비용(embedding/index size), 그리고 답변의 근거성(groundedness)을 동시에 좌우하는 핵심 설계 변수입니다.
250ms 안에 “말 끊고-대답하는” 2026 실시간 Voice Agent 아키텍처: Realtime API vs Streaming STT→LLM→TTS, 무엇을 언제 쓰나
· AI / Multimodal
2026년 7월 기준, “실시간 음성 대화”의 병목은 더 이상 모델 지능만이 아닙니다. 사용자가 말을 멈추기 전에도 시스템이 생각을 시작하고, 필요하면 사용자의 barge-in(끼어들기) 에 즉시 반응하며, 첫 오디오가 수백 ms 단위로 나가야 “사람과 대화”처럼 느껴집니다.
임베딩 3파전: OpenAI vs Cohere Embed 4 vs BGE-M3, 내 도메인에 맞는 “정답” 고르는 법
· AI / RAG
RAG/semantic search/추천 시스템에서 “LLM 성능” 못지않게 결과를 갈라놓는 게 embedding model 선택입니다. 같은 Vector DB, 같은 chunking을 써도 임베딩이 무엇을 ‘가깝다’고 학습했는지에 따라 검색 품질·비용·운영 난이도가 확 달라집니다.
arXiv가 던진 신호: “Agents/RAG는 이제 모델보다 **평가·데이터·실행 인프라** 싸움이다”
· News / AI
2026년 7월 초 arXiv 흐름을 훑어보면, “더 큰 모델” 자체보다 tool-using agent를 어떻게 현실적으로 평가하고, RAG를 어떻게 구조화해 운영 가능하게 만들지가 전면으로 올라왔습니다.
배치 추론으로 LLM 비용을 “반값”으로 만드는 법: Batch Inference API 비용·파이프라인 심층 가이드
· AI / MLOps
LLM을 프로덕션에 붙여 “대량 요청(수십만~수천만 건)”을 처리하려는 순간, 비용과 처리량 문제가 동시에 터집니다.
**서버리스 챗봇은 끝났다: 2026년 7월, “Stateful Agent + Control/Data Plane 분리”로 가는 AI 앱 아키텍처 패턴 지도**
· Backend / Architecture
2026년 중반 기준 AI 애플리케이션의 실패 원인은 “모델 성능”보다 아키텍처에서 더 자주 터집니다. 특히 (1) 멀티스텝 작업이 길어지고, (2) tool 호출이 늘고, (3) RAG가 단순 검색에서 “agentic RAG”로 진화하면서 상태(state)·복구(replay)·격리(s…
vLLM vs TGI vs Ollama: “내 서비스”에 맞는 LLM 서빙 인프라/로컬 배포/최적화 결정 가이드
· AI / MLOps
LLM 서빙에서 진짜 골치 아픈 문제는 “모델을 띄우는 것”이 아니라 (1) GPU 메모리(KV cache) 한계, (2) 동시성/지연시간(TTFT) 균형, (3) 운영 난이도(배포·관측·롤백) 입니다.
FastAPI로 LLM API “진짜” 스트리밍 서버 만들기: SSE 파이프라인 심층 분석
· Backend / API
LLM API 서버를 만들다 보면 “응답을 빨리 시작해서(=TTFT, Time To First Token) 사용자가 기다리는 느낌을 줄이고 싶다”가 거의 필수 요구가 됩니다.