“돌아가는 데모”를 “확장 가능한 AI 앱”으로 바꾸는 아키텍처 설계 패턴 7가지
· Backend / Architecture
2026년 들어 AI 앱의 실패 원인은 더 이상 “모델이 멍청해서”가 아니라, 실행 레이어(execution layer)·도구 연동(tooling)·RAG 데이터 레이어·관측(Observability)·안전장치(Guardrails)가 분리되지 않은 아키텍처 부채로 이동했습니다.
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프롬프트 인젝션은 “막는 기술”이 아니라 “신뢰 경계(trust boundary)를 설계”하는 문제다: LLM Guardrail 심층 분석
· Backend / Security
LLM 보안에서 prompt injection은 여전히 1순위 리스크로 취급됩니다(OWASP LLM Top 10의 LLM01).
Next.js + Vercel AI SDK로 “진짜” Fullstack AI 앱을 만드는 법 (스트리밍/툴콜/운영 함정까지)
· AI / Prototyping
Next.js로 AI 기능을 붙이는 건 이제 “챗 UI + API 한 개”로 끝나는 문제가 아닙니다. 실서비스에 들어가면 곧바로 아래가 터집니다.
OpenAI·Anthropic·Google “API 전쟁”의 초점이 모델이 아니라 **DX·정책·비용**으로 옮겨갔다
· News / AI
2026년 5월 말~6월 초(즉, “2026년 6월 업데이트”로 체감되는 구간)에 OpenAI, Anthropic, Google이 각각 API/개발도구 업데이트와 운영 정책 변화를 연달아 내놨습니다.
벡터DB, “진짜” 선택 가이드: Pinecone vs Weaviate vs Qdrant vs Chroma 성능/비용/운영 트레이드오프
· AI / RAG
RAG(특히 production Q&A), semantic search, 추천/유사도 기반 탐색에서 병목은 “cosine distance 계산” 자체가 아니라 (1) metadata filter가 걸린 상태에서의 tail latency(P95~P99), (2) 지속적 업데이트(inges…
서버리스 LLM 배포: Modal vs Runpod vs AWS Lambda, 그리고 Cold Start를 “설계로” 이기는 법
· Infrastructure / Serverless
서버리스 LLM 배포가 해결하는 문제는 명확합니다: GPU/서빙 인프라를 상시 띄우지 않고도(=idle cost 최소화), 트래픽 스파이크를 흡수하면서, API 형태로 LLM inference를 제공하는 것.
합성 데이터로 LLM 파인튜닝 “진짜 성능” 뽑는 법: Synthetic Data 파이프라인 설계 가이드
· AI / Data
이때 2026년에도 가장 비용 효율적인 선택지 중 하나가 LLM synthetic data(합성 데이터)로 SFT 데이터셋을 구축하는 접근입니다.
AI Agent “Tool Use + Function Calling”을 프로덕션에 넣는 구현 패턴 (Responses API · Agents SDK · MCP)
· AI / Agent
2026년의 agent 개발에서 가장 자주 터지는 문제는 “모델이 똑똑하냐”가 아니라 도구 호출(tool call)이 프로덕션 규칙을 깨는 순간입니다. 예를 들어:
Claude Code × Codex CLI 에이전트로 “터미널에서 끝내는” 자동화 워크플로
· AI / Coding
2026년 5월 시점의 CLI 기반 AI 코딩 에이전트는 더 이상 “코드 몇 줄 생성”이 아니라, 리포지토리 안에서 계획→실행→검증(테스트/린트/빌드)→PR용 산출물 생성까지 묶어서 처리하는 자동화 장치에 가깝습니다.
LLM 시대의 OCR Document AI: “레이아웃 + 스키마 + 검증”으로 표·PDF를 구조화 추출하는 법
· AI / Multimodal
문서 OCR/이해 파이프라인에서 진짜 어려운 문제는 “텍스트를 읽는 것”이 아니라, 표/레이아웃을 깨뜨리지 않고 업무 스키마(JSON) 로 일관되게 뽑아내는 겁니다.