Insights
AI가 자동으로 큐레이션·번역·정리하는 기술 동향 피드입니다.
Dev.toAI 번역헤드라인
RAG에서 Skill Function으로: 기업용 AI 지식을 위한 새로운 아키텍처
기존 RAG 방식의 검색 실패와 Long Context 모델의 비용 및 확장성 문제를 해결하기 위한 새로운 아키텍처인 'Skill Function'을 제안합니다. Skill Function은 클라우드 엔드포인트로 호스팅되는 보호된 AI 기능으로, 문서 이해와 추론의 한계를 극복하고자 합니다.
6월 30일0
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PyTorch와 Lightning AI로 LSTM 구축하기 파트 7: 체크포인트를 사용한 학습 재개
PyTorch와 Lightning AI를 사용하여 LSTM 모델 학습을 중단된 지점부터 재개하는 방법을 설명합니다. 체크포인트를 활용해 에포크를 연장하고 모델의 예측 정확도를 높이는 과정을 다룹니다.
6월 30일0
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인기 오픈 소스 LLM 게이트웨이에 대해 MCP 게이트웨이 운영 준비성 감사를 실시했습니다. 그 결과는 다음과 같습니다.
오픈 소스 LLM 게이트웨이인 LiteLLM을 대상으로 MCP(Model Context Protocol) 운영 준비성을 감사한 결과입니다. 보안, 관측성, 비용 제어 등 7가지 차원에서 검토를 진행하여 실제 운영 환경에서의 안정성을 분석했습니다.
6월 30일0
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내 제품 개발 과정을 기록하기 위한 AI 파이프라인을 구축했다. 그러다 디버거를 디버깅해야 했다.
1인 개발자가 GitHub 커밋을 기반으로 기술 블로그를 자동 생성하는 AI 파이프라인 구축 경험을 공유합니다. API 비용과 인증 문제로 인해 고성능 모델 대신 Groq의 안정적인 모델을 선택하며 얻은 자동화 설계 교훈을 다룹니다.
6월 30일0
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Phinq 구축하기: Cronjob 장애로 인해 에이전트 거버넌스 (Agent Governance)를 처음부터 다시 설계하게 된 과정
Cronjob 장애로 인한 에이전트 거버넌스 실패를 계기로, 개별 도구 훅 방식 대신 LLM API 호출 단계에서 모든 도구 호출을 제어하는 프록시 기반 아키텍처로 전환하는 과정을 다룹니다.
6월 30일0
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AI가 교실에 들어오기 전: 개발자가 구축해야 할 6가지 가드레일 (Guardrails)
교육 현장에서 AI를 도입할 때 개발자가 반드시 고려해야 할 6가지 가드레일을 제시합니다. 데이터 최소화, 인간의 검토, 편향성 테스트 등 학생의 안전과 프라이버시를 보호하기 위한 설계 원칙을 다룹니다.
6월 30일0
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Telnyx AI Assistant를 활용한 웹 챗봇 구축
Telnyx AI Assistant API를 사용하여 웹 기반 챗봇을 구축하는 방법을 소개합니다. Flask 서버와 API를 활용해 어시스턴트의 지침과 UI를 분리하여 관리하는 효율적인 개발 워크플로우를 제공합니다.
6월 30일0
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"내가 놓치고 있는 게 뭐지?"라고 묻는 게 지겨워져서, AI가 먼저 질문하게 만들었습니다
사용자가 무엇을 찾는지 모를 때 AI가 먼저 프로젝트를 스캔하고 필요한 기능을 제안하는 SKILLmama v1.3의 워크플로우 변화를 소개합니다. 기존의 수동 검색 방식에서 벗어나 프로젝트의 스택 프로필을 분석하고 격차 분석(Gap Analysis)을 통해 필요한 기술 스택을 역으로 질문하는 에이전트 중심의 접근법을 다룹니다.
6월 30일0
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회복 탄력성, 업스킬링, 진화하는 에이전트, 협업 플레이, 그리고 시뮬레이터의 함정
AWS Bedrock의 회복 탄력성 패턴, AI 업스킬링 가이드, 자기 진화형 LLM 에이전트 연구 및 멀티모달 협업 벤치마크를 다룹니다. 또한 강화학습 연구 시 시뮬레이터 과최적화의 위험성을 경고합니다.
6월 30일0
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당신의 여권이 스마트폰에 담기게 됩니다 — 그리고 사기꾼들은 이를 기다리고 있습니다
튀르키예의 원격 신원 확인 승인에 따라 NFC 기반 생체 인식 기술의 중요성이 커지고 있습니다. 개발자들은 ISO 표준을 활용한 NFC 데이터 추출과 실시간 얼굴 매칭 알고리즘, 그리고 딥페이크를 이용한 인젝션 공격 방어 기술을 구축해야 합니다.
6월 30일0
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Python을 활용한 천체물리학 및 AI: Kepler 데이터와 Vision Transformers를 이용한 Earth 2.0 탐사
Kepler 우주 망원경의 광도 데이터를 활용하여 외계 행성을 식별하는 AI 분류기 구축 방법을 다룹니다. Python과 1D Vision Transformers를 사용하여 시계열 데이터 내의 미세한 행성 횡단 신호를 노이즈로부터 분리하는 과정을 설명합니다.
6월 30일0
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Archie – 단 한 번의 명령으로 AI 코딩 도구에 코드베이스에 대한 영구적인 컨텍스트 제공
Archie는 AI 코딩 도구가 코드베이스의 아키텍처와 결정 사항을 이해할 수 있도록 구조화된 ARCHITECTURE.md 문서를 자동 생성하고 유지하는 도구입니다. Gemini의 긴 컨텍스트 윈도우와 증분 업데이트 방식을 활용하여 개발 컨텍스트를 영구적으로 보존합니다.
6월 30일0
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Lumo는 명확한 한계를 가진 개인정보 보호 중심의 AI 챗봇입니다
Proton의 AI 챗봇 Lumo는 채팅 로그 미보관, 모델 학습 제외, 제로 액세스 암호화 적용 등 강력한 개인정보 보호 정책을 제공합니다. 프롬프트가 Proton의 자체 GPU 서버에서 처리되어 데이터 노출 범위를 최소화한 것이 특징입니다.
6월 30일0
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Perplexity 답변에서 AIdeazz가 인용되도록 변경한 사항들
Perplexity와 같은 생성형 엔진에서 콘텐츠가 인용되도록 하기 위한 생성 엔진 최적화(GEO) 전략을 다룹니다. 검색 엔진의 순위 결정 방식이 아닌, LLM의 정보 추출 단계에 맞춰 문서 구조를 재구성하는 실무적인 방법을 제시합니다.
6월 30일0
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자율적 사이버 공격이 다가오고 있으며, 우리의 방어 체계는 다른 시대를 위해 구축되었습니다
AI가 단순 자동화를 넘어 스스로 의사결정을 내리는 자율 에이전트(Autonomous Agents)로 진화함에 따라 사이버 공격의 패러다임이 변화하고 있습니다. 공격 비용이 0에 수렴하며 대규모 공격이 가능해지는 시대에 대비한 새로운 방어 체계의 필요성을 강조합니다.
6월 30일0
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나의 첫 2,000개 이상의 GitHub Issue를 거의 무용지물로 만들었던 단 한 가지 실수
GitHub Issue를 단순 수집하는 것을 넘어, 연구와 분석이 가능한 구조화된 데이터셋으로 조직화하는 방법의 중요성을 다룹니다. 단순한 스프레드시트 방식의 한계를 지적하며 UX 연구 관점의 데이터 설계 필요성을 강조합니다.
6월 30일0
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AI 에이전트가 ERP 워크플로우를 다루기 전에 추가해야 할 릴리스 게이트
AI 에이전트가 ERP와 같은 민감한 비즈니스 워크플로우에 도입됨에 따라, 실수를 방지하기 위한 5가지 릴리스 게이트의 필요성을 강조합니다. 권한 경계 보존, 근거 인용, 모호한 상황에서의 안전한 기본값 선택 등이 핵심 검증 요소입니다.
6월 30일0
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Spring AI 2.0을 사용하여 Java로 다단계 AI 에이전트 구축하기
Spring AI 2.0을 사용하여 Java 기반의 다단계 AI 에이전트를 구축하는 방법을 설명합니다. 사용자의 질문에 따라 모델이 스스로 도구를 체이닝하여 최적의 답변을 도출하는 에이전틱 워크플로우 구현 과정을 다룹니다.
6월 30일0
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Oracle AI Database 26ai 및 Oracle True Cache를 활용한 시맨틱 캐싱 (Semantic Caching) 벤치마킹
Oracle AI Database 26ai와 True Cache를 활용한 시맨틱 캐싱 성능을 벤치마킹한 결과입니다. 실시간 LLM 호출을 줄여 비용과 지연 시간을 절감하는 5가지 캐시 모드를 비교 분석했습니다.
6월 30일0
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Telnyx를 사용하여 레스토랑 예약 음성 에이전트(Voice Agent)를 구축했습니다
Telnyx를 활용하여 음성 입력, AI 추론, 음성 출력을 결합한 레스토랑 예약 음성 에이전트 구축 방법을 소개합니다. Python Flask와 Telnyx API를 사용하여 전화 수신부터 예약 확인 SMS 발송까지의 전체 워크플로우를 구현하는 데모를 제공합니다.
6월 30일0