MongoDB
LEAF: 23M 파라미터로 OpenAI 임베딩 성능 97% 달성, CPU만으로 작동
MongoDB가 공개한 LEAF 프레임워크는 대형 임베딩 모델을 5~15배 압축하면서도 성능 97%를 유지합니다. GPU 없이 CPU만으로 고성능 RAG 구현이 가능해졌습니다.
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AI 에이전트의 기억상실 문제를 해결하는 MongoDB Store for LangGraph
MongoDB Store for LangGraph를 통해 AI 에이전트에 세션 간 장기 기억 기능을 구현하는 방법과 실제 활용 사례를 소개합니다. 고객 지원, 개인 비서, 기업 지식 관리 등 다양한 분야에서 어떻게 활용할 수 있는지 실용적인 관점에서 설명합니다.
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AI 에이전트에 기억력을 선사하는 메모리 시스템: 무상태에서 개인화된 AI로의 진화
AI 에이전트의 무상태 한계를 극복하고 개인화된 서비스를 제공하기 위한 메모리 시스템 구현 방법과 핵심 도전과제를 다룬 기술 가이드
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MongoDB의 개발자 경험 혁신: 데이터베이스를 넘어 개발 워크플로우 전체로
MongoDB가 전통적인 데이터베이스를 넘어 개발자 워크플로우 전체에 통합되는 플랫폼으로 진화하고 있는 모습을 살펴봅니다. Atlas CLI의 로컬 개발 환경 지원, VS Code와 GitHub Copilot 통합, AI 기반 개발 도구, Microsoft와의 전략적 파트너십을 통해 어떻게 개발자 경험을 혁신하고 있는지 소개합니다.
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