블로그

주제별로 묶어 둔 AI·데이터·인프라 블로그 글입니다. 가이드·비교·실험 노트를 함께 열람할 수 있습니다.

AI · 25건

2026.04.23

Cursor vs GitHub Copilot vs Claude Code: 2026 AI IDE 도구 실전 비교

Cursor, GitHub Copilot, Claude Code의 기능, 컨텍스트 처리 방식, 비용, 팀 협업 지원, 실제 사용 시나리오별 추천을 실무 관점에서 비교합니다.

CursorGitHub CopilotClaude CodeAI 코딩 도구IDE 비교

2026.04.23

LLM 코드 리뷰 자동화: PR 품질을 높이는 CI 파이프라인 구축

GitHub Actions와 LLM을 연동해 PR마다 자동으로 코드 리뷰를 수행하는 CI 파이프라인 구축, 리뷰 품질 향상 프롬프트 설계, 비용 최적화, 팀 적용 사례를 다룹니다.

LLM 코드 리뷰GitHub ActionsCI 자동화AI 코드 리뷰개발 생산성

2026.04.22

LLM 레드팀: 프롬프트 인젝션·탈옥·데이터 유출 공격과 방어 전략

LLM 애플리케이션의 주요 취약점인 프롬프트 인젝션, 탈옥, 시스템 프롬프트 유출, 간접 인젝션 공격 기법과 실전 방어 가이드를 다룹니다.

LLM 보안프롬프트 인젝션AI 레드팀LLM 취약점AI 보안

2026.04.22

LLM 스트리밍 응답 처리: UX를 개선하는 청크 처리와 중단 전략

SSE와 WebSocket 기반 LLM 스트리밍 구현, 청크 버퍼링, 마크다운 점진적 렌더링, AbortController를 이용한 중단 전략, React 컴포넌트 구현 패턴을 다룹니다.

LLM 스트리밍SSE스트리밍 UXReactAbortController

2026.04.21

기업 AI 도입 로드맵: PoC에서 프로덕션까지 5단계 실전 프레임워크

AI PoC 검증, 파일럿 설계, 거버넌스 구축, 확장 전략, 조직 변화 관리까지 기업이 AI를 성공적으로 내재화하는 5단계 프레임워크를 다룹니다.

기업 AI 도입AI 전략AI 거버넌스디지털 전환AI 로드맵

2026.04.21

GraphRAG vs 기본 RAG: 지식 그래프 기반 검색 증강의 실전 적용 가이드

Microsoft GraphRAG의 작동 원리, 로컬/글로벌 검색 비교, 기본 RAG 대비 성능 차이, 구축 비용, 적합한 사용 사례, 실전 구현 가이드를 다룹니다.

GraphRAG지식 그래프RAG검색 증강 생성LLM

2026.04.20

기업 LLM 선택 가이드 2026: Claude vs GPT-4o vs Gemini 실무 비교 분석

Claude 3.5 Sonnet, GPT-4o, Gemini 1.5 Pro의 벤치마크 비교, 비용 구조, 컨텍스트 창, 도구 사용, 한국어 품질, 기업 도입 사례를 실무 관점에서 비교합니다.

LLM 선택ClaudeGPT-4oGemini기업 AI

2026.04.20

Claude Code 실전 사용기: AI 코딩 도구가 개발 워크플로우를 바꾸는 방법

Claude Code를 실무에서 사용한 경험을 바탕으로, AI 코딩 도구의 실제 생산성 향상 효과, 한계점, 효과적인 활용 패턴, 프롬프트 전략을 솔직하게 다룹니다.

Claude CodeAI 코딩 도구개발 생산성AI 페어 프로그래밍워크플로우

2026.04.17

LLM 평가 자동화 — Eval 파이프라인 설계와 회귀 방지

LLM 응답 품질을 지속적으로 측정하는 Eval 파이프라인 설계, 정량·정성 지표 선택 기준, CI/CD에 평가를 통합하는 방법, 모델 업그레이드 시 회귀를 방지하는 실무 전략을 정리합니다.

LLM 평가Eval 파이프라인CI/CD회귀 방지MLOps

2026.04.15

LLM 구조화 출력: JSON 스키마·툴 인자 검증과 폴백으로 파이프라인 안 깨뜨리기

프롬프트로 'JSON만 달라'고 해도 모델은 따옴표나 필드를 깨뜨립니다. 스키마 검증·재시도·축약 폴백까지 포함한 구조화 출력 파이프라인을 실무 관점에서 설계합니다.

구조화 출력JSON SchemaLLM 파이프라인툴 호출검증

2026.04.10

멀티 프로바이더 LLM 라우팅 설계: Claude, GPT, Gemini를 상황에 따라 자동 선택하는 AI 인프라

단일 LLM 프로바이더에 의존하는 시대는 끝났습니다. 작업 유형과 비용, 지연 시간에 따라 최적 모델을 자동 선택하는 멀티 프로바이더 라우팅 아키텍처를 실전 코드와 함께 설명합니다.

LLM 라우팅멀티 프로바이더AI 아키텍처ClaudeGPT

2026.04.09

2026 AI 에이전트 생태계 실전 가이드: ReAct부터 멀티 에이전트까지

2026년 AI 에이전트 개발 생태계를 실무 관점에서 정리했습니다. ReAct 패턴, LangChain vs CrewAI vs AutoGPT 비교, 비용 최적화 전략까지 에이전트 시스템을 구축하는 팀이 알아야 할 것들을 다룹니다.

AI 에이전트LangChainCrewAIReAct 패턴멀티 에이전트

2026.04.09

AI 서비스 운영 비용 10분의 1로 줄이기: LLM 추론 최적화 실전 가이드

LLM 추론 비용이 AI 프로덕션의 최대 병목이 되고 있습니다. 양자화, Speculative Decoding, KV Cache, vLLM 등 실무에서 쓸 수 있는 추론 최적화 방법을 쉽게 설명합니다.

LLM 추론양자화vLLMAI 비용 최적화Speculative Decoding

2026.04.09

RAG 2.0: 단순 검색을 넘어 AI가 스스로 판단하는 고급 검색 시스템

기본 RAG의 한계를 넘는 Agentic RAG와 Graph RAG의 차이를 설명하고, 실무에서 RAG 시스템을 구축할 때 자주 만나는 문제와 해결책을 다룹니다.

RAGAgentic RAGGraph RAGLLM검색 증강 생성

2026.04.09

AI 에이전트 팀 구성하기: 여러 AI가 협력해 복잡한 일을 처리하는 구조

단일 AI 에이전트의 한계를 넘어 여러 에이전트가 역할을 분담하는 멀티 에이전트 오케스트레이션 패턴과 주요 프레임워크를 실무 관점에서 소개합니다.

멀티 에이전트AI 오케스트레이션LangGraphCrewAIAI 자동화

2026.04.09

MCP 서버 만들어보기: LLM이 외부 세계와 연결되는 표준 프로토콜

Anthropic이 공개한 MCP(Model Context Protocol)가 무엇인지, 왜 AI 툴 연동의 표준이 되고 있는지, 그리고 실제로 MCP 서버를 구축하는 방법을 단계별로 설명합니다.

MCPModel Context ProtocolLLMAI 에이전트API 연동

2026.04.09

컨텍스트 엔지니어링: AI 성능을 결정하는 진짜 요소는 프롬프트가 아니다

프롬프트 엔지니어링의 한계를 넘어, AI 시스템의 성능을 결정하는 컨텍스트 엔지니어링 개념과 메모리 시스템, 동적 컨텍스트 설계 방법을 실무 관점에서 설명합니다.

컨텍스트 엔지니어링LLM프롬프트 엔지니어링AI 엔지니어링RAG

2026.04.06

LLM 에이전트 오케스트레이션 패턴 — 단일 에이전트부터 멀티 에이전트까지

ReAct, Plan-and-Execute, 멀티 에이전트 협업 패턴의 실전 적용 기준과 에이전트 설계 시 고려해야 할 신뢰성·비용·루프 방지 전략을 정리합니다.

LLM 에이전트오케스트레이션멀티 에이전트ReActAI 아키텍처

2026.04.06

멀티모달 AI 프로덕션 적용 — 이미지·음성·텍스트 통합 설계

Vision, STT, TTS, 이미지 생성을 프로덕션에 통합할 때 고려해야 할 비용·지연시간·품질 트레이드오프와 실전 아키텍처 패턴을 정리합니다.

멀티모달Vision AI음성 AI이미지 생성프로덕션

2026.04.06

LLM 프롬프트 인젝션 방어 — 안전한 AI 애플리케이션 설계

직접 인젝션·간접 인젝션·탈옥(jailbreak) 유형과 입력 검증, 출력 필터링, 권한 최소화, LLM 방화벽 도입까지 프롬프트 인젝션 방어의 다계층 전략을 정리합니다.

프롬프트 인젝션AI 보안LLM안전성

2026.04.06

벡터 DB 선택 가이드 — Pinecone·Weaviate·pgvector·Qdrant 실전 비교

RAG 시스템 구축에 필요한 벡터 DB를 규모·운영 비용·쿼리 성능·필터링 기능 기준으로 비교합니다. 어떤 상황에서 무엇을 선택해야 하는지 결정 프레임을 제시합니다.

벡터 DBRAGPineconepgvectorQdrant

2026.04.06

파인튜닝 vs RAG — 2026년 실전 선택 가이드

비용·데이터 요구량·지연시간·유지보수 비용을 기준으로 파인튜닝과 RAG 중 무엇을 선택할지 의사결정 프레임을 제시합니다. LoRA·QLoRA 실용 선택과 하이브리드 전략까지 다룹니다.

파인튜닝RAGLLMLoRAAI 아키텍처

2026.04.05

LLM API 레이트 리밋과 프롬프트 캐시 — 운영에서 살아남기

429 대응, 지수 백오프, 요청 분할, 공통 프리픽스 캐시 활용으로 비용과 안정성을 동시에 잡는 전략입니다.

LLMAPI운영

2026.04.02

LLM 에이전트의 도구 호출 — 가드레일·승인·감사 로그

툴 스키마·권한 스코프·휴먼 인 더 루프·실행 ID 추적로 에이전트 사고를 줄이는 설계를 정리합니다.

에이전트가드레일보안

2026.04.01

RAG 평가 — 근거성·회수율·환각을 어떻게 잴 것인가

오프라인 벤치마크, 라이브 로그 샘플링, 인간 평가를 섞어 RAG 품질을 지속적으로 모니터링하는 지표 체계를 소개합니다.

RAG평가환각