사내 지식으로 Agentic RAG 만들기 (3/3) : 관측 가능한 RAG, 운영되는 도구로
사내 지식으로 Agentic RAG 만들기 (3/3) : 관측 가능한 RAG, 운영되는 도구로
Langfuse와 이중 평가 파이프라인으로 사내 Agentic RAG의 품질·비용·지연시간을 측정했습니다. FastMCP 명세와 instructions를 다듬어 도구 활용 정확도를 개선하고 운영 환경에 제공했습니다.
#RAG#LLM
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사내 지식으로 Agentic RAG 만들기 (2/3) : 검색을 얹기, LightRAG와 Navigator
사내 지식으로 Agentic RAG 만들기 (2/3) : 검색을 얹기, LightRAG와 Navigator
벡터 검색 한계를 보완하기 위해 LightRAG와 Neo4j 기반 Navigator를 결합했습니다. 프롬프트·청킹·적재 방식을 개선해 검색 정확도와 대규모 운영 효율을 높였습니다.
#RAG#LightRAG
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쉐도잉 검증 개선기
쉐도잉 검증 개선기
쉐도잉 검증을 공통 라이브러리와 Grafana 대시보드로 표준화했습니다. 실제 요청 재현, 일치율·오류·성능 비교를 한곳에서 확인합니다.
#쉐도잉#Prometheus
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시킬 때마다 다른 결과를 내는 AI에게 도구를 쥐여 주었습니다 — AI가 쓰는 ERD 도구 제작기
시킬 때마다 다른 결과를 내는 AI에게 도구를 쥐여 주었습니다 — AI가 쓰는 ERD 도구 제작기
비결정적인 AI 대신 MCP 기반 도구가 ERD의 이름·타입·배치를 결정하도록 역할을 분리했습니다.\n반복 측정과 도구 개선으로 실패 호출을 61회에서 3회로 줄였습니다.
#MCP#ERD
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새로운 팀에 기여하기, 그리고 기여의 확장 (feat. 전시개발팀 옵저버빌리티 향상 시키기)
새로운 팀에 기여하기, 그리고 기여의 확장 (feat. 전시개발팀 옵저버빌리티 향상 시키기)
전시 서비스의 장애 대응 흐름에 맞춰 OpenTelemetry·Grafana 기반 관측 가능성 대시보드를 구축했습니다. 기존 파이프라인을 활용하고 AI 에이전트로 반복 작업을 줄이며 팀 단위 개선을 확장했습니다.
#OpenTelemetry#Grafana
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AI 시대 당신의 팀은 안녕하신가요
AI 시대 당신의 팀은 안녕하신가요
AI 작업의 의도와 판단을 히스토리로 남기고 팀 리뷰로 가이드화하는 방식을 소개했습니다. 기계 검증과 사람 중심의 맥락 리뷰를 분리해 AI 협업의 주도권을 지키고자 합니다.
#LLM#Claude
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ML Drift 출시 등 10월 둘째 주 Google for Developers 위클리 업데이트를 지금 확인하세요!
Google의 10월 둘째 주 개발자 제품별 업데이트를 모았습니다. AI·ML, Android, Flutter, Firebase 관련 주요 소식을 소개합니다.
#Android#Flutter
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쿠팡 파트너스
개발자를 위한 서적을 확인해 보세요
이 게시물은 쿠팡 파트너스 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액의 수수료를 제공받습니다.
#개발서적#프로그래밍
CLI 에이전트를 API 뒤에 세우기 — Claude Code와 Codex를 앱에서 안전하게 활용하기 위한 세 가지 장치
CLI 에이전트를 API 뒤에 세우기 — Claude Code와 Codex를 앱에서 안전하게 활용하기 위한 세 가지 장치
Claude Code와 Codex CLI를 모델이 아닌 도구 실행형 에이전트로 구분했습니다. LLM Gateway 뒤에서 앱과 안전하게 연동하는 방식을 다룹니다.
#Claude#Codex
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![[분석] 보이지 않는 생명줄, 데이터센터 접지(Grounding) 설비](https://img1.daumcdn.net/thumb/R800x0/?scode=mtistory2&fname=https%3A%2F%2Fblog.kakaocdn.net%2Fdna%2FeyBC9E%2FdJMcagtKnYu%2FAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAFYtUGlVYQAuHNqQkModK2tM1iN3U-WflXQzgpOA8Qyt%2Fimg.png%3Fcredential%3DyqXZFxpELC7KVnFOS48ylbz2pIh7yKj8%26expires%3D1793458799%26allow_ip%3D%26allow_referer%3D%26signature%3D9lcQCKKjp5q7h5Qszi7puBq7C%252Bc%253D)
[분석] 보이지 않는 생명줄, 데이터센터 접지(Grounding) 설비
데이터센터 접지의 원리와 보호·계통·기능 접지, 메쉬 접지 시공을 정리했습니다.\n접지저항과 등전위 본딩을 점검·보강하는 운용 포인트를 제시합니다.
#데이터센터#접지
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IaaS란? 서비스형 인프라의 개념·구조·과금 방식 정리
IaaS의 책임 범위와 주요 구성 요소, 종량제·약정형·스팟 과금 방식을 정리했습니다.\n도입 전 공동 책임 모델, 전송 비용, 리전 규제, SLA를 확인해야 합니다.
#IaaS#cloud
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![[기술해설] Agentic AI 시대의 Kubernetes 인프라 활용: Agent Sandbox 입문](https://img1.daumcdn.net/thumb/R800x0/?scode=mtistory2&fname=https%3A%2F%2Fblog.kakaocdn.net%2Fdna%2FGnXOX%2FdJMcahzq6ck%2FAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAId_lfGzlnCkUzgu6Dw01LGUVDQFfkM1IooToY3nXQR1%2Fimg.png%3Fcredential%3DyqXZFxpELC7KVnFOS48ylbz2pIh7yKj8%26expires%3D1793458799%26allow_ip%3D%26allow_referer%3D%26signature%3D%252FEYp3yNDxNxmAc0y3yULG736MV4%253D)
[기술해설] Agentic AI 시대의 Kubernetes 인프라 활용: Agent Sandbox 입문
Kubernetes Agent Sandbox의 상태 유지형 AI 에이전트 실행 모델과 주요 CRD를 설명했습니다. WarmPool, 격리 런타임, 버전·런타임 설치 시 주의점을 정리했습니다.
#Kubernetes#Agent Sandbox
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Python의 GC가 멀티프로세싱과 만나면 생기는 일 - Python과 Airflow, 그리고 관련된 문제 해결기 2편
Python의 GC가 멀티프로세싱과 만나면 생기는 일 - Python과 Airflow, 그리고 관련된 문제 해결기 2편
Airflow의 fork 기반 프로세스에서 Python 순환 GC가 COW와 MySQL 커넥션 종료를 유발한 원인을 분석했습니다. Memray로 별도 누수를 수정하고, 지연 import로 fork 승계 객체를 줄이는 접근을 다뤘습니다.
#Python#Airflow
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![[인사이트] GPUaaS 네트워크 경쟁 구조 분석](https://img1.daumcdn.net/thumb/R800x0/?scode=mtistory2&fname=https%3A%2F%2Fblog.kakaocdn.net%2Fdna%2FbGpaEA%2FdJMb99ONd1G%2FAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAACPSgHPgm6bakzV_dm2u8vlVy_6qgS8OGRepE7H6bxT9%2Fimg.png%3Fcredential%3DyqXZFxpELC7KVnFOS48ylbz2pIh7yKj8%26expires%3D1793458799%26allow_ip%3D%26allow_referer%3D%26signature%3D77ps7bXy9kQ8YCd2YIQcgf1iXXk%253D)
[인사이트] GPUaaS 네트워크 경쟁 구조 분석
GPUaaS의 분산 학습 성능은 GPU 수량보다 GPU 간·서버 간 네트워크 연결 구조에 크게 좌우됨을 설명했습니다.\nNVLink, InfiniBand, RoCE, 고속 Ethernet의 역할과 통합 인프라 설계 중요성을 정리했습니다.
#GPUaaS#NVLink
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넷마블넥서스의 AI 코딩 도구 도입기 – 게임 개발팀의 Kiro 도입 및 활용 여정
게임 개발 조직에 Kiro를 도입하며 실무 챔피언과 Steering 파일 중심의 확산 전략을 적용했습니다.\nSpec·MCP 연동으로 활용 범위를 넓히고, 리뷰와 테스트 체계의 중요성도 확인했습니다.
#Kiro#LLM
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