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제품·앱·코딩 도구·워크플로
가드레일: LLM을 둘러싼 입력과 출력 필터링
모델 하나만으로는 안전한 제품이 되지 않습니다. 가드레일은 LLM을 실제로 필요한 경계 안에 머무르게 하는 입력과 출력 필터입니다.
AI를 위한 문서 파싱: PDF, 표, 그리고 지저분한 나머지
모델이 문서를 추론하기 전에, 무언가가 그것을 깨끗한 텍스트로 바꿔야 합니다. 그 화려하지 않은 단계가 조용히 모든 하류를 결정합니다.
스트리밍 응답: 왜, 그리고 어떻게 UX를 돕는가
스트리밍은 모델을 빠르게 만들지 않습니다 — 기다림을 짧게 느껴지게 할 뿐입니다. 그것이 왜 중요한지, 구축에 무엇을 치르는지 짚어봅니다.
프로젝트에 맞는 임베딩 모델 고르기
임베딩 모델 선택은 리더보드 순위보다 적합성의 문제입니다. 내 데이터와 예산에서 검색이 제대로 작동할지를 실제로 좌우하는 요소를 짚어봅니다.
AI 코딩 어시스턴트 고르기: 냉정한 비교 프레임워크
AI 코딩 어시스턴트는 하나같이 데모가 멋집니다. 일상 업무에서 정말 중요한 것들을 기준으로 판단하는 프레임워크를 소개합니다.
현대 AI 앱 스택, 처음부터 끝까지
실제 AI 애플리케이션을 이루는 계층들 — 모델, 오케스트레이션, 검색, 평가, 그리고 그것을 지탱하는 화려하지 않은 접착제 — 의 명확한 지도입니다.
API와 LLM 직접 호스팅 사이에서 선택하기
호스팅된 API를 호출할까, 모델을 직접 운영할까? 정직한 답은 처리량, 통제권, 그리고 감당할 수 있는 운영 작업량에 달려 있습니다.
구조화된 출력: 모델에서 믿을 수 있는 JSON 얻기
코드가 산문이 아니라 데이터를 필요로 할 때, 모델은 깔끔하고 파싱 가능한 구조를 반환해야 합니다. 막연한 기대 대신 믿을 수 있는 JSON을 얻는 법입니다.
과장을 걷어낸 벡터 데이터베이스: 무엇을 하고 언제 필요한가
벡터 데이터베이스는 하룻밤 사이 유행어가 됐습니다. 실제로 무엇을 하는지, 어떤 문제를 푸는지, 정말 필요한지 가르는 솔직한 신호를 짚어봅니다.
LLM 앱을 위한 관측성: 중요한 것을 로깅하기
LLM 앱이 오작동할 때 "나쁜 답을 내놨다"는 디버깅 가능한 사실이 아닙니다. 이유를 실제로 알아낼 수 있도록 무엇을 로깅해야 하는지 짚어봅니다.
프롬프트 관리: 프롬프트를 코드 밖으로 빼내기
하드코딩된 프롬프트는 파일 곳곳에 열두 개쯤 흩어지기 전까지는 괜찮아 보입니다. 프롬프트를 묻혀 버린 문자열이 아니라 관리되는 자산으로 다루는 법을 짚어봅니다.
노트북 한 대로 LLM 로컬 실행하기: 실전 입문 가이드
오늘날 노트북 한 대로도 쓸 만한 오픈 웨이트 모델을 돌릴 수 있습니다. 메모리, 양자화, 도구가 실제 성패를 가르며, 각각에 대한 솔직한 기대치를 정리했습니다.
함수 호출과 도구: 모델을 행동에 연결하기
함수 호출은 모델이 당신의 코드를 직접 실행하지 않으면서도 그것을 쓰기로 결정하게 합니다. 실제로 무슨 일이 일어나는지, 어디서 어긋나는지 짚어봅니다.
LLM 응답 캐싱: 언제, 어떻게
캐싱은 LLM 비용과 지연 시간을 극적으로 줄일 수도, 낡고 틀린 답을 조용히 내줄 수도 있습니다. 그 차이를 가려내고 안전하게 하는 법을 짚어봅니다.
AI 도구 평가하기: 데모에서 살아남는 체크리스트
AI 도구는 데모에서 현혹하도록 설계됩니다. 이 체크리스트는 실제 사용에서 버텨낼지를 가르는 변치 않는 질문으로 도구를 판단하게 돕습니다.
구축 대 구매: 언제 AI 플랫폼을 쓸 것인가
나만의 AI 스택을 조립할까, 그것을 묶어 주는 플랫폼을 채택할까? 답은 여러분의 진짜 우위가 어디에 있고 어디에 없는지에 달려 있습니다.
레이트 리밋과 재시도: 견고한 LLM 호출 만들기
호스팅된 LLM은 한계, 타임아웃, 일시적 오류처럼 평범한 방식으로 실패합니다. 약간의 재시도 규율이 취약한 통합을 믿음직한 것으로 바꿉니다.