RAG 성능의 80%는 Chunking에서 결정된다: Document Splitting/Overlap/Semantic Chunking 실전 전략
· AI / RAG
RAG에서 “검색은 됐는데 답이 이상하다/근거가 약하다/헛소리를 한다”의 상당수는 embedding 모델이나 vector DB가 아니라 document splitting(=chunking) 설계 문제로 귀결됩니다. 고정 길이로 잘라 넣으면 다음 문제가 반복됩니다.
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Prompt Injection이 “챗봇 해킹”을 넘어 **에이전트 공급망 리스크**가 된 이유
· News / AI
2026년 6월 기준 AI 보안 이슈의 중심은 여전히 prompt injection/jailbreak이지만, 양상이 바뀌었습니다.
Streamlit vs Gradio로 “이번 주 안에” AI 데모 UI 뽑아내는 법 (2026년 6월 기준 심층 가이드)
· AI / Prototyping
LLM/RAG/멀티모달 같은 AI 기능은 “모델 성능”만큼이나 데모 UX가 성패를 가릅니다. 문제는 대부분의 팀이 (1) 백엔드는 FastAPI로 잘 만들었는데 (2) 프론트는 리소스가 없고 (3) PM/세일즈/내부검증을 위해 빠르게 클릭 가능한 UI가 필요하다는 점입니다.
자율적으로 “찾고-검증하고-다시 찾는” Agentic RAG 구현법 (2026년 6월 실전 패턴)
· AI / Agent
전통적인 RAG는 보통 (1) 한 번 검색 → (2) 컨텍스트 주입 → (3) 답변 생성으로 끝납니다. 하지만 실무 질문은 대개 “검색 쿼리를 어떻게 쪼개야 하지?”, “지금 가져온 근거가 부족한데?”, “서로 충돌하는 문서가 있는데?” 같은 후속 의사결정이 필요합니다.
vLLM·TGI·Ollama로 “내 GPU를 실제로 일하게” 만드는 LLM 서빙 배포 가이드
· AI / MLOps
LLM 서빙을 실제 프로젝트에 붙이면 곧바로 부딪히는 문제는 3가지입니다: (1) 동시성에서의 처리량(throughput) 붕괴, (2) KV cache로 인한 VRAM 고갈/파편화, (3) 배포/운영 복잡도(업데이트, 모델 관리, 보안 노출).
Supervisor가 “팀장(Planner/Router)”, Worker가 “전문가(Executor)”인 순간부터, Multi‑Agent는 **프롬프트 기교가 아니라 런타임 설계 문제**가 됩니다 — 2026년형 Supervisor/Worker 오케스트레이션 심층 분석
· AI / Agent
2026년 6월 기준 multi-agent orchestration은 “여러 에이전트가 채팅하는 데모”를 넘어, 비용/신뢰성/운영을 정면으로 다루는 아키텍처로 자리 잡았습니다.
실시간 음성 에이전트, “STT+LLM+TTS”를 넘어선 설계 체크리스트
· AI / Multimodal
실시간 음성 대화(voice-to-voice) 프로젝트에서 진짜 문제는 “정확도”가 아니라 지연(latency)·턴테이킹(turn-taking)·중단/수정(barge-in)·네트워크 품질·비용 폭주입니다.
v0 + bolt.new로 “UI를 코드로” 끝내는 2026년식 프론트엔드 자동화 워크플로우 (현업 적용 기준까지)
· AI / Coding
2026년 6월 기준, 프론트엔드 팀이 AI 코드 생성에서 실제로 겪는 문제는 의외로 단순합니다.
LLM API 비용 70% 줄이는 2026년식 Routing 설계: Prompt Caching + Budget-Aware Model Router
· AI / LLM
2026년 6월 기준, LLM API 비용 최적화는 더 이상 “프롬프트 조금 줄이기”로 해결되지 않습니다. 실제로 비용은 (1) 긴 system/context 재전송, (2) 불필요하게 비싼 모델 고정 사용, (3) 출력 토큰 폭주에서 터집니다.
6월, LLM 전쟁이 “성능 경쟁”에서 “통제·배포 경쟁”으로 넘어갔다: GPT·Claude·Gemini 최신 출시/중단 정리와 개발자 영향
· News / AI
2026년 6월 LLM 시장의 핵심 뉴스는 “새 모델이 나왔다”보다 “나온 모델이 갑자기 막혔다”에 가깝습니다.