LLM최적화
AI 에이전트 비용 75% 줄인 Vercel의 발견, 파일시스템과 bash의 힘
AI 에이전트 구축의 숨겨진 진실. Vercel의 75% 비용 절감 사례와 200줄로 만드는 코딩 에이전트 구현 원리를 소개합니다.
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Claude Code 2.0 완전 해부: 개발자가 발견한 Sub-agents와 Context Engineering 실전 가이드
Claude Code 2.0의 Sub-agents 메커니즘과 Context Engineering 전략을 실전 개발자가 분석한 심층 가이드. AI 코딩 도구를 시스템으로 이해하는 법을 소개합니다.
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프롬프트 캐싱으로 AI 비용 10배 절감: K와 V 행렬의 비밀
OpenAI와 Anthropic의 프롬프트 캐싱이 비용을 10배 절감하는 원리. K와 V 행렬의 비밀과 두 회사의 전략 차이를 설명합니다.
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TOON: LLM 토큰 비용 60% 줄이는 새로운 데이터 포맷
LLM 토큰 비용을 60% 줄이는 TOON 포맷 소개. JSON보다 효율적이면서 구조는 유지하는 새로운 데이터 표현 방식을 벤치마크와 함께 분석합니다.
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100개 AI 에이전트를 제어하는 법: Microsoft의 실전 아키텍처 패턴
Microsoft가 공개한 상용 멀티 에이전트 시스템 구축 패턴. 수백 개 에이전트를 효율적으로 관리하는 4가지 핵심 아키텍처와 실전 최적화 전략을 소개합니다.
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AI가 당신을 인용하게 만드는 법: LLM 최적화의 핵심
ChatGPT, Claude 같은 AI가 당신의 콘텐츠를 인용하게 만드는 8가지 실전 전략. 신선도 편향, RAG 메커니즘, 높은 전환율의 비밀을 소개합니다.
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RAG 청킹 전략 완전 가이드: 문서 유형별 최적 선택법
RAG 시스템의 핵심인 문서 청킹 전략 5가지를 비교 분석하고, FAQ부터 학술논문까지 문서 유형별 최적 청킹 크기와 전략을 제시하는 실무 가이드
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Meta 슈퍼인텔리전스 연구소의 첫 논문이 RAG인 이유: 30배 빨라진 REFRAG의 비밀
Meta 슈퍼인텔리전스 연구소가 첫 논문으로 공개한 REFRAG는 RAG 시스템 응답 속도를 30배 개선하면서도 정확도를 유지합니다. 임베딩 직접 처리 방식으로 근본적 비효율을 해결한 실용적 혁신을 소개합니다.
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AI 검색의 새 기준: Mixedbread Search가 LLM 호출 16% 줄이고 정확도 16% 높인 비결
Mixedbread Search 베타 출시. 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오를 단일 API로 검색하며 기존 시맨틱 검색 대비 LLM 호출 16% 감소, 정확도 16% 향상을 달성한 차세대 검색 솔루션을 소개합니다.
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