MCP 서버로 Claude를 “내 인프라에 붙이는” 방법: 구현 패턴과 함정 총정리
· AI / Agent
LLM을 실무 시스템에 연결할 때 가장 큰 병목은 “모델 호출”이 아니라 컨텍스트/도구 통합의 N×M 지옥입니다.
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LLM API 429 지옥에서 살아남기: Rate Limit Retry/Backoff “정답 패턴” 심층 분석
· Backend / API
LLM API를 프로덕션에 붙이면, 성능 최적화보다 먼저 “호출 안정화”에서 막힙니다. 특히 HTTP 429(Too Many Requests) 는 단순히 “잠깐 기다렸다가 다시” 수준이 아니라, 동시성(Parallelism), Burst 트래픽, 토큰 기반 제한(TPM/ITPM/OTPM…
합성 데이터로 LLM을 “가르칠” 것인가: 2026년식 Synthetic Data 파이프라인(생성→검증→선별→파인튜닝) 심층 가이드
· AI / Data
LLM 파인튜닝에서 제일 비싼 건 GPU가 아니라 “좋은 데이터”입니다. 그런데 실제 프로젝트에서는 (1) 도메인 라벨링 인력이 없거나 (2) 개인정보/저작권 이슈로 원문 데이터를 학습에 쓰기 어렵거나 (3) 운영 로그는 많은데 품질이 들쭉날쭉이라 학습셋으로 바로 못 쓰는 일이 흔합니다…
Streamlit vs Gradio: “하루 만에 AI 데모 UI”를 제대로 만드는 선택과 설계
· AI / Prototyping
AI 기능(LLM, vision, STT/TTS, RAG 등)을 “일단 보여주는 것” 자체는 쉬워졌지만, 데모 UI를 빨리 만들수록 바로 다음 문제가 터집니다.
프롬프트 인젝션이 “절대 안 뚫리는” 시대는 오지 않는다 — 2026년 5월 기준 LLM Guardrail 설계 실전 가이드
· Backend / Security
Prompt injection은 이제 “사용자 입력을 잘 필터링하면 되는 문제”가 아니라, 에이전트(tool-use)·RAG·로그/이메일/문서 등 외부 데이터가 섞이는 순간 발생하는 ‘신뢰 경계(trust boundary) 붕괴’ 문제로 굳어졌습니다.
5월(2026) 빅테크 AI API 업데이트 총정리: “모델 성능”보다 더 큰 변화는 운영(Ops)과 한도, 그리고 비동기
· News / AI
2026년 5월 초, Google은 Gemini API에 event-driven Webhooks를 도입했고, Anthropic은 SpaceX와의 컴퓨트(Compute) 파트너십을 바탕으로 Claude/Opus 계열 사용 한도 및 API rate limit 상향을 발표했습니다.
RAG 성능을 갈라버리는 2026년형 Chunking 설계: overlap vs semantic chunking, 그리고 “문서 구조”를 이기는 방법
· AI / RAG
RAG에서 “모델이 똑똑한데도 답을 못 한다/헛소리를 한다”의 상당수는 retrieval 실패고, 그 retrieval 실패의 뿌리에는 의외로 document splitting(청킹) 설계가 있습니다.
컨텍스트 윈도우를 넘어서: AI Agent 장·단기 메모리와 Long-term 상태 관리 구현 패턴
· AI / Agent
프로덕션 AI Agent를 붙이다 보면 “모델 성능”보다 더 빨리 한계가 오는 지점이 state(상태) 입니다.
임베딩 모델 3파전: OpenAI vs Cohere vs BGE-M3, “내 도메인”에 맞게 고르는 법
· AI / RAG
임베딩(embedding) 모델 선택은 RAG/semantic search 품질의 “상한”을 결정합니다. 같은 chunking/벡터DB를 써도 임베딩이 도메인·언어·문서 길이에 맞지 않으면 (1) recall이 흔들리고, (2) reranker가 있어도 “가져오지 못한 정답”은 복구가…
5월 2026 벡터DB 선택 가이드: Pinecone vs Weaviate vs Qdrant vs Chroma, “성능”을 제대로 비교하는 법
· AI / RAG
RAG/semantic search가 “되는지”보다 더 중요한 건, 내 트래픽/필터링/테넌시/운영 제약에서 성능과 비용이 예측 가능하게 나오는지입니다.