국내 IT 기업 기술 블로그 최신 글

NEW FEATURE

기술을 읽던 곳에서, 다음 기회를 만나세요.

채용 검색부터 관심사 기반 추천, 내 적합도까지.

새로운 기술 블로그가 추가되었어요

필터 1
외부 API, 수신과 처리 분리하기
넥스트리
백엔드

외부 API, 수신과 처리 분리하기

외부 API 수신과 실제 데이터 처리를 분리한 구조를 소개했습니다. 요청은 Payload로 저장하고 내부 Timer Event가 비동기로 처리하도록 설계했습니다.

#API#Batch Insert
4100
SpreadJS 파일 올바르게 로드하기
넥스트리
프론트엔드

SpreadJS 파일 올바르게 로드하기

SpreadJS 파일 형식별로 올바른 로딩 API를 매칭하는 방법을 정리했습니다. 확장자와 데이터 형태를 구분해 import()와 fromJSON()을 적용하면 파싱 오류를 줄일 수 있었습니다.

#SpreadJS#Excel
1100
LLM으로 대규모 기술 문서 생성
넥스트리
AI

LLM으로 대규모 기술 문서 생성

LLM으로 대규모 기술 문서를 만들 때는 내용을 생성하는 것과 구조·서식을 통제하는 것을 분리해야 했습니다. BC 단위 분할, JSON 스키마, 정합성 검증으로 187쪽 초안을 43쪽 최종본으로 줄였습니다.

#LLM#JSON
31400
Hello AI World !
넥스트리
AI

Hello AI World !

동적 CMS와 JSON 기반 관광 콘텐츠 관리 시스템에 LLM을 적용한 사례를 소개했습니다. 또한 할루시네이션과 보안, 비용을 고려한 AI-Native 개발의 주의점을 정리했습니다.

#LLM#prompt
14600
엔터프라이즈 LLM 서비스 구축기 1: 컨텍스트 엔지니어링
라인
AI

엔터프라이즈 LLM 서비스 구축기 1: 컨텍스트 엔지니어링

대규모 LLM 서비스에서 프롬프트보다 컨텍스트 설계가 더 중요하다는 점을 설명했습니다.\n필요한 도구와 정보만 단계적으로 주입해 성능 저하와 환각을 줄인 방법을 공유했습니다.

#LLM#RAG
12500
엔카믿고 챗봇에 ‘추천질문’을 더하기까지
엔카닷컴
AI

엔카믿고 챗봇에 ‘추천질문’을 더하기까지

엔카믿고 챗봇에 대화 맥락 기반 추천질문을 붙이며 SSE, 보증 분기, Structured Output 문제를 해결했습니다. 동적 프롬프팅과 명확한 JSON 지침으로 안정성을 높이고 답변량도 19% 증가했습니다.

#Gemini API#SSE
2400
쿠팡 파트너스

광고

개발자를 위한 서적을 확인해 보세요

이 게시물은 쿠팡 파트너스 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액의 수수료를 제공받습니다.

#개발서적#프로그래밍
MySQL Json 데이터 타입의 저장 구조와 성능 비교
카카오
백엔드

MySQL Json 데이터 타입의 저장 구조와 성능 비교

MySQL의 JSON 데이터 타입 저장 구조와 성능 차이를 비교하는 글입니다. 5.7.8부터 지원된 JSON 타입의 특징과 일반 문자열 저장 방식의 차이를 다룹니다.

#MySQL#JSON
15400
MongoDB CQRS 성능 개선기: 예상치 못한 Tomcat NDJSON 병목 해결
네이버 페이
백엔드

MongoDB CQRS 성능 개선기: 예상치 못한 Tomcat NDJSON 병목 해결

CQRS와 MongoDB 도입 후에도 엑셀 다운로드가 느린 원인을 Tomcat의 NDJSON flush 병목에서 찾았습니다. 1000개씩 버퍼링해 직접 write하도록 바꿔 성능 개선을 이끌었습니다.

#MongoDB#CQRS
11700
코드로 쓰는 정책서
마이리얼트립
AI

코드로 쓰는 정책서

오래된 문서와 반복 문의로 생기는 정책 파악 문제를 코드 기반 추출로 줄인 실험을 소개했습니다.\nCursor, MCP, 벡터 DB를 활용해 최신 정책을 실시간으로 검증하고 응답하는 체계를 구축했습니다.

#Cursor#MCP
15300
에이닷 뮤직 에이전트 Multi Prompt Fine-tuning 도전기 (feat. gpt-4o-mini)
데보션
AI

에이닷 뮤직 에이전트 Multi Prompt Fine-tuning 도전기 (feat. gpt-4o-mini)

에이닷 뮤직 에이전트에 Multi Prompt Fine-tuning을 적용하며 겪은 시행착오와 개선 과정을 공유했습니다. gpt-4o-mini 전환으로 한글 깨짐과 품질 문제가 크게 완화된 사례였습니다.

#LLM#Fine-tuning
2300
Moshi, Moshi~ 직렬화를 원하신다구요?
IMQA
프론트엔드

Moshi, Moshi~ 직렬화를 원하신다구요?

Moshi의 기본 개념과 JSON 직렬화·역직렬화 흐름, 장단점을 정리했습니다. GSON과의 차이와 Kotlin CodeGen 기능도 함께 살펴보았습니다.

#Moshi#GSON
2800
안드로이드 클라이언트 Reflection 극복기
타다
프론트엔드

안드로이드 클라이언트 Reflection 극복기

안드로이드 데이터 변환에 사용한 Reflection의 스크롤 반응성 저하를 분석했습니다. APT 기반 Accessor 코드 생성으로 직접 호출 방식의 성능과 유지보수성을 확보했습니다.

#Android#Reflection
2700