OCR + Document AI + LLM으로 “문서 이해/구조화 추출/표·PDF”를 끝내는 현실적인 설계도
· AI / Multimodal
문서 추출 프로젝트가 실패하는 전형적인 패턴은 이겁니다: OCR로 텍스트는 뽑았는데, “구조”가 깨져서(표/다단/헤더 계층/키-값 관계/reading order) 결국 사람이 후처리하게 되는 것.
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Pinecone vs Weaviate vs Qdrant vs Chroma: “RAG 성능”이 아니라 “운영 난이도/필터/지연 꼬리”로 고르는 벡터DB 가이드
· AI / RAG
벡터DB가 해결하는 문제는 “Top-K 유사도 검색” 자체가 아니라, (1) 대규모 embedding을 지속적으로 ingest/update하고 (2) metadata filter/tenant 분리/권한을 걸면서도 (3) p99 지연시간을 예측 가능하게 유지하는 겁니다.
LLM 앱 모니터링의 현실: LangSmith vs Langfuse로 “디버깅·비용·품질”을 한 번에 잡는 설계
· AI / MLOps
이때 필요한 게 “로그”가 아니라 trace 중심의 LLM observability입니다. LangSmith와 Langfuse는 공통적으로 hierarchical trace로 LLM call, tool invocation, retrieval step을 묶어 보여주고, token/cost…
긴 컨텍스트(200k~1M+)가 ‘쓸 수 있게’ 되는 법: 2026년식 LLM compaction/summary 설계와 lost-in-the-middle 대응
· AI / LLM
LLM의 context window가 200k~1M 토큰까지 커졌는데도, “그 안에 넣기만 하면 알아서 잘 쓰겠지”는 여전히 잘 안 됩니다. 실제 현업에서 터지는 문제는 보통 3가지로 요약됩니다.
RAG 성능을 좌우하는 Chunking 전략: “Overlap vs Semantic Chunking” 실전 선택 가이드
· AI / RAG
RAG에서 “검색이 잘 안 된다”는 문제의 상당수는 Retriever나 Embedding이 아니라 document splitting(=chunking)에서 이미 결정됩니다.
429 한 번에 서비스가 무너진다: LLM API rate limit 안정화(retry/backoff) 패턴 심층 분석
· Backend / API
LLM API를 “프로덕션 트래픽”으로 돌리기 시작하면, 기능 버그보다 먼저 터지는 게 rate limit(429) + 일시 장애(5xx) + 재시도 폭풍(retry storm) 입니다.
임베딩 모델 3파전: OpenAI vs Cohere vs BGE — “내 도메인”에서 이기는 선택 가이드
· AI / RAG
임베딩(embedding)은 “텍스트(혹은 이미지/문서)를 벡터로 압축”해 검색(retrieval), 추천, 클러스터링, 중복 제거, RAG 품질을 좌우합니다.
arXiv AI 논문 핵심 트렌드: “기법 혁신”보다 “평가·런타임·신뢰”가 승부를 가른다
· News / AI
2026년 8월 arXiv에서 눈에 띄는 흐름은, 모델 구조 자체의 대형 변화보다 (1) 에이전트 실행 런타임, (2) 컨텍스트 신뢰(robustness) 훈련, (3) 벤치마크 품질 재검증 쪽으로 무게중심이 이동했다는 점입니다.
합성 데이터로 LLM을 ‘내 도메인 전문가’로 만드는 법: 2026년식 Synthetic Data 생성·정제·파인튜닝 실전 레시피
· AI / Data
LLM 파인튜닝이 막히는 지점은 대부분 “학습시킬 데이터가 없다”가 아니라 “내 제품에서 실제로 실패하는 케이스를 커버하는 학습 데이터가 없다”입니다. 로그는 쌓이는데 정답 라벨이 없고, 사람 라벨링은 비싸고 느립니다.
Chain of Thought(CoT) “고급 기법”은 이제 프롬프트가 아니라 **추론 예산 + 구조 + 검증 루프**로 설계한다
· AI / LLM
Chain of Thought(이하 CoT)는 한때 “Let’s think step by step” 한 줄로 성능이 오르는 마법처럼 소비됐습니다. 하지만 2026년 8월 기준, 실무에서 CoT를 “고급 기법”으로 쓴다는 의미는 바뀌었습니다. 이유는 간단합니다.