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AI가 자동으로 큐레이션·번역·정리하는 기술 동향 피드입니다.
XAI 번역요약
AI 에이전트 구축을 위한 15가지 프로젝트 (컴퓨터 사용, MCP, 다중 에이전트 시스템, RAG 등 포함)
AI 에이전트 구축에 관심 있는 개발자를 위해 컴퓨터 사용, MCP(Multi-Agent Collaboration Protocol), 다중 에이전트 시스템, RAG 등을 활용한 15가지 실습 프로젝트를 소개합니다. 이 가이드는 이론 학습을 넘어 실제 구현 가능한 다양한 주제들을 제공하여 실질적인 역량 강화에 초점을 맞추고 있습니다.
10월 7일0
XAI 번역요약
AI RAG 엔지니어로 취업하기 위한 포트폴리오 프로젝트 1개월 계획 (기초부터 심화까지)
AI RAG 엔지니어가 되기 위한 1개월 포트폴리오 프로젝트 계획을 제시합니다. 이 가이드는 벡터 DB 구축, 청킹 전략 설계, 리트리버 평가, LLM 선택 등 실무적인 단계를 포함하며, 각 단계별로 깊이 있는 이해와 실험적 접근 방식을 강조합니다.
10월 7일0
XAI 번역요약
RAG 시스템이 추측하게 두지 말고 증거를 제시하세요.
본 글은 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템의 작동 원리와 중요성을 설명합니다. LLM이 추측하는 대신, 외부 지식 기반에서 증거를 검색하고 이를 바탕으로 답변을 생성하며 출처를 인용하는 과정을 강조합니다. 성공적인 RAG 구현을 위해서는 단순히 벡터 DB 사용을 넘어 청킹, 재순위화, 최신성 검증 등 전반적인 엔지니어링 관리가 필수적입니다.
10월 7일0
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2026년 AI 엔지니어링 인터뷰 준비 주제:
본 문서는 AI 엔지니어를 위한 포괄적인 인터뷰 준비 가이드입니다. LLM 작동 원리부터 RAG, 에이전트 설계, 시스템 아키텍처, 보안 및 비용 최적화까지 광범위한 주제를 다룹니다. 특히 실제 프로젝트의 문제 해결 경험과 깊은 기술 이해도를 요구합니다.
10월 7일0
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인터뷰에서 자주 나오는 20가지 AI 문제:
본 기사는 AI 시스템 개발 및 운영에 필수적인 20가지 핵심 질문들을 정리했습니다. RAG 설계, 환각 방지, 에이전트 아키텍처, 비용 최적화 등 실무에서 마주치는 깊이 있는 기술적 주제를 다루며, 단순한 지식 습득을 넘어 안전하고 측정 가능한 시스템 구축 능력을 강조합니다.
10월 7일0
XAI 번역요약
RAG를 학습한다면, 기본적인 'PDF 챗봇'을 만들지 마세요.
기본적인 PDF 챗봇을 넘어, RAG 학습 시 심화된 프로젝트를 수행해야 합니다. 본문은 하이브리드 검색, 메타데이터 필터링, 재순위화 등 10가지 고급 RAG 아키텍처와 스택을 제시하며, 이를 결합하여 프로덕션급 시스템 구축 방법을 안내합니다.
10월 7일0
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에이전틱 AI: 완전한 프레임워크
본 기사는 AI의 진화 과정을 ML, DL, Gen AI를 거쳐 에이전트(Agents) 단계로 설명합니다. 궁극적으로는 목표를 자율적으로 추구하는 '에이전틱 AI'가 다음 단계이며, 이를 위해서는 계획 수립, 도구 사용을 넘어 자체 개선 및 장기 목표 처리가 필요하다고 강조합니다.
10월 7일0
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2026년 AI 엔지니어링 인터뷰에서 자주 나오는 핵심 주제 👇:
본 기사는 2026년 AI 엔지니어링 인터뷰에서 필수적으로 다뤄질 핵심 주제들을 광범위하게 정리했습니다. LLM의 작동 원리부터 프롬프팅, 에이전트 설계, RAG 구현, 그리고 프로덕션 배포 및 보안까지 실무적인 지식을 총망라하고 있습니다.
10월 7일0
XAI 번역요약
RAG 대 Jev + RAG 비교 설명
본 글은 기존 RAG(Retrieval-Augmented Generation)의 한계를 지적하고, Jev + RAG라는 개선된 아키텍처를 소개합니다. Jev는 검색된 구절들을 단순히 재순위화하는 것을 넘어, 쿼리에 답변에 실제로 도움이 되는지 판단하여 컨텍스트에서 필터링(gating)하는 역할을 합니다.
10월 7일0
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빌더가 알아야 할 필수 AI 개념 50가지
본 문서는 빌더(Builder)들이 반드시 알아야 할 필수 AI 개념 50가지를 목록화하여 제시합니다. 토큰, 컨텍스트 창부터 RAG, 에이전트 시스템, 평가 지표(Evals), 그리고 실제 배포 시 고려해야 할 보안 및 운영 요소까지 광범위하게 다룹니다.
10월 7일0
XAI 번역요약
휴대폰에서 오프라인으로 무료로 멀티모달 RAG를 사용할 수 있게 되었습니다.
EmbeddingGemma 2는 휴대폰 환경에서 오프라인으로 멀티모달 RAG 기능을 무료로 사용할 수 있게 합니다. 이 오픈 웨이트 모델은 약 191MB의 RAM만으로 텍스트 검색을 수행하며, 텍스트, 이미지, 비디오, 오디오를 결합한 복합 데이터 처리는 약 567MB에서 가능합니다.
10월 7일2
XAI 번역요약
PDF 파싱을 강화한 강력한 오픈소스 도구
PDF 파일을 AI에 적합한 Markdown, JSON, HTML 형식으로 변환해주는 오픈소스 파서입니다. OCR 기능과 복잡한 표, 공식, 차트 처리 능력을 갖추어 RAG 파이프라인이나 AI 에이전트 구축에 활용하기 좋습니다.
10월 6일0
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16주 SDE 2026 로드맵: Striver DSA부터 풀 스택 및 AI 시스템까지
본 로드맵은 2026년 성공적인 엔지니어가 되기 위한 16주 학습 계획을 제시합니다. 초기에는 핵심 알고리즘 패턴에 집중하고, 이후 FastAPI/Go 등 모던 언어로 프로덕션급 풀 스택 시스템 구축 능력을 기릅니다. 마지막 단계에서는 분산 시스템 설계와 최신 AI 아키텍처(RAG, LLM 추론 게이트웨이)를 통합하는 실전 역량을 목표로 합니다.
10월 6일2
XAI 번역요약
RAG와 CAG 비교 설명
본 글은 RAG(Retrieval-Augmented Generation)와 CAG(Contextual Augmentation Generation)를 비교하며, 특히 프로덕션 환경에서의 효율적인 지식 검색 및 활용 방안을 제시합니다. CAG는 벡터 DB 조회 과정과 프리필 작업을 분리하여 지연 시간을 줄이고, 정적이고 가치 높은 지식을 GPU 메모리에 캐싱하는 방법을 설명합니다.
10월 6일1
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알아두면 좋은 12가지 AI 프레임워크
본 글은 LangGraph, CrewAI 등 다양한 AI 프레임워크와 도구들을 소개하며, 이들이 복잡한 AI 시스템 구축의 기반이 됨을 설명합니다. 특히 MCP(도구 연결), RAG(지식 연결), AI Agents(추론 및 행동 연결)는 서로 다른 역할을 수행하여 유기적인 시스템 설계가 중요함을 강조합니다.
10월 6일1
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MCP, RAG, 그리고 AI Agent가 해결하는 문제의 차이점:
MCP, RAG, 그리고 AI Agents는 각각 다른 역할을 수행하며 유용한 AI 시스템 구축의 기반이 됩니다. MCP는 AI를 도구 및 시스템에 연결하고, RAG는 관련 지식과 연결합니다. 반면 AI Agents는 추론, 도구, 행동을 연결하여 복잡한 문제를 해결하는 데 초점을 맞춥니다.
10월 6일1
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2026년의 AI 엔지니어에게 필요한 것
2026년의 AI 엔지니어가 갖춰야 할 역량에 대한 조언을 담고 있습니다. 단순히 챗봇을 만드는 것을 넘어, Python과 LLM 작동 원리 이해를 바탕으로 RAG, 툴 호출 등을 활용해 실제 문제를 해결하는 시스템 구축 능력이 중요합니다.
10월 6일1
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AI 엔지니어링 면접 전에 알아야 할 50가지 AI 개념
본 기사는 AI 엔지니어링 면접에서 필수적으로 알아야 할 50가지 핵심 AI 개념들을 정리했습니다. 토큰, 임베딩부터 RAG, 에이전트 시스템 구축 방법론까지 광범위하게 다룹니다. 이 지식들은 LLM을 활용하여 실제 서비스를 개발하고 운영하는 데 필요한 실무적 이해도를 높여줍니다.
10월 6일1
XAI 번역요약
AI 엔지니어 역할을 수행하려면 단순히 LLM API를 호출하는 방법을 배우는 것만으로는 부족합니다.
AI 엔지니어는 단순히 LLM API 호출을 넘어, RAG 파이프라인, AI 에이전트, 툴 호출 등 복합적인 기술 스택을 학습해야 합니다. 성공적인 AI 시스템 구축은 실제 트래픽과 비용까지 고려한 견고한 시스템 설계 능력을 요구합니다.
10월 6일2
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agents가 가장 많이 추천하는 데이터베이스 제공업체는 supabase
본 기사는 개발자 플랫폼 Supabase가 AI 검색 엔진(ChatGPT 등)에서 흥미로운 패턴을 보인다고 분석합니다. Supabase는 방대한 콘텐츠와 인지도를 바탕으로 '최고의 백엔드'로 추천받지만, 핵심 기능에 대한 구체적인 쿼리에서는 오히려 인용되지 않는 현상을 지적합니다. 이는 AI가 실제 기술적 깊이보다는 일반적인 언급량에 의존함을 보여줍니다.
10월 5일2