RAG 성능을 2배로 끌어올리는 2026년형 Chunking 전략: Overlap을 “줄이고”, Semantic을 “구조화”하라
· AI / RAG
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250ms 안에 “말 끊고-대답하는” 2026 실시간 Voice Agent 아키텍처: Realtime API vs Streaming STT→LLM→TTS, 무엇을 언제 쓰나
· AI / Multimodal
2026년 7월 기준 임베딩 3파전: OpenAI vs Cohere Embed 4 vs BGE-M3, 내 도메인에 맞는 “정답” 고르는 법
· AI / RAG
2026년 7월 arXiv가 던진 신호: “Agents/RAG는 이제 모델보다 **평가·데이터·실행 인프라** 싸움이다”
· AI / News
배치 추론으로 LLM 비용을 “반값”으로 만드는 법: 2026년 7월 Batch Inference API 비용·파이프라인 심층 가이드
· AI / MLOps
**서버리스 챗봇은 끝났다: 2026년 7월, “Stateful Agent + Control/Data Plane 분리”로 가는 AI 앱 아키텍처 패턴 지도**
· Backend / Architecture
2026년 7월 기준 vLLM vs TGI vs Ollama: “내 서비스”에 맞는 LLM 서빙 인프라/로컬 배포/최적화 결정 가이드
· AI / MLOps
FastAPI로 LLM API “진짜” 스트리밍 서버 만들기: 2026년 7월 기준 SSE 파이프라인 심층 분석
· Backend / API
2026년 7월 기준 LoRA/QLoRA 파인튜닝 실전 튜토리얼: “내 GPU로 어디까지 가능할까?”
· AI / LLM
2026년 7월, Kubernetes에서 LLM 서빙을 “GPU 오토스케일”로 굴리는 현실적인 방법: KEDA + (Queue Depth / KV Cache) + DCGM/NVML
· Infra / Kubernetes