429 한 번에 무너지지 않는 LLM API: rate limit retry/backoff 패턴 실전 설계
· Backend / API
LLM API를 프로덕션에서 돌리면 “가끔”이 아니라 “언젠가 반드시” 429 Too Many Requests(rate limit)와 간헐적 5xx/overload를 만납니다.
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NVIDIA ‘Rubin’ 로드맵과 한국 NPU 실전 투입(리벨리온·퓨리오사AI) — 2026년 4월 AI 가속기 공급망의 진짜 변화
· News / AI
2026년 4월 AI 반도체 뉴스의 핵심은 “학습(Training) 독점은 여전하지만, 추론(Inference)에서는 균열이 실서비스 형태로 보이기 시작했다”는 점입니다.
컨텍스트 윈도우 이후의 세계: AI Agent 장기 메모리 + 상태 관리 구현 가이드
· AI / Agent
에이전트를 “대화형 챗봇”이 아니라 “며칠~몇 달 동안 일하는 소프트웨어 프로세스”로 운영하기 시작하면, 실패 원인의 절반은 모델이 아니라 memory/state에서 터집니다. 흔한 증상은 이렇습니다.
Claude용 MCP 서버를 “에이전트 확장 서버”로 제대로 구현하는 법: Streamable HTTP, 버전 호환, 그리고 보안까지
· AI / Agent
Model Context Protocol(MCP)은 LLM/에이전트가 “외부 세계(데이터/액션)”와 연결되는 표준 인터페이스입니다.
벡터 RAG를 넘어: GraphRAG(지식 그래프 기반 RAG) 구현 실전 가이드
· AI / RAG
일반적인 Vector RAG는 “질문과 가장 비슷한 chunk 몇 개”를 가져오는 데는 강하지만, 관계(relationship) 가 답의 핵심인 문제에서 자주 무너집니다. 예를 들면:
Embedding Model 3파전: OpenAI vs Cohere vs BGE, “우리 도메인”에서 이기는 선택법
· AI / RAG
RAG/semantic search를 “돌아가게” 만드는 것과 “정확하게” 만드는 것의 차이는 대부분 embedding에서 시작합니다.
RAG 성능을 바꾸는 건 “모델”이 아니라 “Chunk”다: Document Splitting/Overlap/Semantic Chunking 실전 전략
· AI / RAG
RAG에서 “답이 문서에 있는데도 못 찾는” 문제의 상당수는 retriever나 LLM이 아니라 chunking(문서 청킹/분할) 에서 시작합니다. 특히 다음 증상은 chunking 냄새가 진합니다.
AI IDE/CLI ‘에이전트’ 전쟁, 2026년 4월에 실무가 바뀌는 지점들
· News / AI
2026년 4월은 “AI 코딩 도우미”가 아니라 repo를 이해하고 브랜치를 파서 PR까지 밀어 넣는 coding agent가 표준 워크플로로 굳어지는 달이었습니다.
토큰을 “덜 쓰고, 더 싸게” 쓰는 LLM Routing 설계 (비용 최적화 심층 가이드)
· AI / LLM
이 글의 목표는 2026년 4월 시점 LLM API 운영에서 비용을 줄이는 2축을 실전 관점에서 정리하는 것입니다.
중복이 “학습 비용”을 태운다: 데이터 큐레이션 Dedup + Dataset Quality 전처리 실전 설계
· AI / Data
LLM/검색/분류/랭킹 모델을 막론하고 학습 데이터의 중복(duplicate/near-duplicate) 은 생각보다 치명적입니다. 첫째, 학습 비용을 그대로 증폭시킵니다(같은 정보를 여러 번 학습).