Cursor·Copilot·Windsurf로 “AI를 팀원처럼” 쓰는 법: Rules/MCP/Agent를 프로젝트에 안전하게 붙이는 실전 튜토리얼
· AI / Coding
AI 코딩 어시스턴트의 진짜 병목은 “코드 생성 능력”이 아니라 컨텍스트 주입(규칙/문서/레포 구조) + 실행 권한(터미널/PR/외부 API) + 비용 통제입니다.
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HyDE + Reranking + Query Expansion: “진짜” RAG 성능을 끌어올리는 고급 검색 스택
· AI / RAG
프로덕션 RAG에서 성능이 “거의 맞는데 결정적으로 틀리는” 케이스는 보통 retrieval 단계에서 top-k 안에 정답 근거가 못 들어오거나, 들어와도 상위에 못 올라와 LLM 프롬프트에 실리지 않아서 발생합니다.
프롬프트 캐싱으로 LLM 비용 70~90% 깎는 법: OpenAI/Anthropic 2026년 6월 기준 실전 설계
· AI / LLM
LLM 비용이 커지는 지점은 대부분 “매 호출마다 똑같이 다시 보내는 긴 프롬프트”입니다. 예를 들어 시스템 지침, tool schema(JSON Schema), 정책/가드레일, 예시 few-shot, 고정 RAG 문서 번들, 에이전트 메모리 등이 매번 수천~수만 토큰씩 들어가면 입력(…
LLM 백엔드 “응답 대기열” 설계 2026: Celery+Redis로 비동기 처리의 병목·중복·유실을 없애는 법
· Backend / Architecture
LLM을 백엔드에 붙이면 요청-응답이 “느리고 비싸고 변덕스럽다”는 문제가 한꺼번에 옵니다. 특히 (1) 모델 응답이 수 초~수 분까지 늘어나는 tail latency, (2) 재시도/타임아웃으로 인한 중복 호출(=비용 폭탄), (3) 워커 재시작/장애 시 작업 유실 또는 중복 처리,…
LLM Structured Output “JSON mode + Schema 강제”의 진짜 제약들 (그리고 함수 호출까지 안전하게 붙이는 법)
· AI / LLM
프로덕션에서 LLM을 “파서가 먹을 수 있는 형태”로 쓰려면 결국 구조화된 출력(structured output) 이 핵심입니다. 로그를 보면 장애의 상당수가 모델 성능이 아니라 출력 포맷 붕괴(필드 누락/타입 불일치/여분 필드/코드펜스/부분 JSON) 에서 시작하거든요.
LangGraph·AutoGen·CrewAI로 “멀티 에이전트”를 프로덕션에 올리는 법 (비교 + 구현 패턴)
· AI / Agent
2026년의 AI Agent 개발에서 진짜 문제는 “LLM 호출을 잘 묶는 것”이 아니라, (1) 멀티 에이전트의 제어 흐름(control flow)을 어떻게 명시적으로 관리할지, (2) 상태(state)·메모리(memory)·툴(tool) 사용을 어떻게 재현 가능하게 만들지, (3)…
BM25+Vector+RRF로 “안정적으로” 이기는 법: Hybrid Search 랭킹 병합 실전 가이드
· AI / RAG
RAG 시스템을 운영해보면 “semantic search만으로는” 자꾸 빈틈이 드러납니다. 대표적으로:
OpenAI·Anthropic·Google AI API에 무슨 일이? “모델”보다 무서운 건 “키·정책·운영” 변화다
· News / AI
2026년 6월은 빅테크 AI의 “새 모델 발표”보다 API 운영 방식과 보안/정책 레이어가 크게 흔들린 달로 기억될 가능성이 큽니다.
LLM으로 “에러를 재현 → 원인 규명 → 수정”까지: AI 디버깅/에러 분석 워크플로 심층 가이드
· AI / Coding
프로덕션에서 LLM을 붙인 시스템(코딩 에이전트, RAG, tool-using agent)이 깨질 때 가장 짜증나는 지점은 재현(repro)과 원인 규명(RCA)이 기존 디버깅 방식으로 잘 안 먹힌다는 겁니다.
LLM API 429에 지지 않는 법: Retry/Backoff 패턴(Headers 기반 + Jitter + 큐/동시성 제어)
· Backend / API
LLM API를 운영에 붙이면 “가끔 느려짐”이 아니라 특정 순간에 429(Too Many Requests)가 연쇄적으로 터지며 장애처럼 보이는 현상을 자주 겪습니다.