AI 개발 가이드
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OpenAI vs 오픈소스 LLM: 프론트엔드 개발자를 위한 현명한 선택 가이드
프론트엔드 개발자를 위한 OpenAI와 오픈소스 LLM 선택 가이드. 성능, 비용, 보안, 구현 복잡도를 실무적으로 비교하고, 상황별 최적 선택 기준과 실제 구현 방법을 제시합니다.
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Repomix: AI 시대 개발자를 위한 필수 도구 – 코드베이스를 AI 친화적으로 변환하는 방법
AI 코딩 어시스턴트와의 협업을 혁신하는 Repomix 도구의 완벽 가이드. 설치부터 고급 활용법까지, 코드베이스를 AI 친화적으로 변환하는 모든 방법을 실무 예시와 함께 상세히 설명합니다.
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DSPy로 AI 개발 혁신하기: 프롬프트 관리에서 자동 최적화까지
프롬프트 관리의 복잡성을 해결하는 DSPy 프레임워크 소개. 작업을 코드로 정의하고 자동 최적화를 통해 AI 개발 효율성을 높이는 실용적인 방법을 다룹니다.
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멀티 에이전트 시스템의 딜레마: 언제 구축하고 언제 피해야 할까?
Anthropic의 Claude Research 성공 사례와 Cognition.ai의 우려를 통해 살펴보는 멀티 에이전트 시스템의 실용적 가이드. 언제 멀티 에이전트를 선택하고 언제 피해야 하는지에 대한 개발자를 위한 실무 인사이트를 제공합니다.
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MCP 서버 성능 50% 향상의 비밀: Streamable HTTP로의 전환
MCP(Model Context Protocol)의 새로운 Streamable HTTP 전송 방식으로 서버 성능을 50% 이상 향상시키는 방법과 기존 SSE 방식의 한계를 극복한 혁신적 기술을 소개합니다. Vercel MCP 어댑터 활용법과 실제 구현 가이드를 포함하여 AI 개발자들이 효율적인 MCP 서버를 구축할 수 있도록 도움을 제공합니다.
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AI 개발 생산성 혁신: 페르소나 기반 프로그래밍 접근법
Nicholas C. Zakas가 개발한 혁신적인 페르소나 기반 AI 프로그래밍 방법론을 소개합니다. 4가지 전문 페르소나(제품관리자, 아키텍트, 구현자, 문제해결사)와 최적 AI 모델 조합으로 개발 생산성을 30-40% 향상시키는 실용적 가이드입니다.
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단순한 RAG를 넘어서: AI 애플리케이션을 위한 고도화된 검색 시스템 구축법
단순한 RAG 구현을 넘어서 실제 프로덕션 환경에서 동작하는 고도화된 AI 검색 시스템을 구축하는 방법을 RunLLM의 실무 경험을 바탕으로 상세히 분석합니다. 벡터 검색의 한계부터 다층적 검색 전략, LLM 재순위 기법, 도메인별 특화 방안까지 실용적인 인사이트를 제공합니다.
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언어 모델 배포 최적화 완전 가이드: 개발자를 위한 실전 기법과 코드 예제
개발자를 위한 언어 모델 크기 최적화 완전 가이드입니다. 지식 증류, 프루닝, 양자화, LoRA 등 핵심 기법들을 실제 코드 예제와 함께 상세히 설명하고, 메모리 사용량을 20-50% 줄이고 추론 속도를 2-5배 향상시키는 실무 적용 방법을 제시합니다.
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FastAPI와 Redis로 머신러닝 모델 서빙 속도를 8배 높이는 방법
FastAPI와 Redis 캐싱을 활용해 머신러닝 모델 서빙 속도를 8배 향상시키는 실용적인 구현 가이드. 단계별 코드 예제와 성능 측정 결과를 통해 실무에 바로 적용할 수 있는 방법을 제시합니다.
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멀티 에이전트 AI 시스템 구축 가이드: 아키텍처 선택부터 성능 최적화까지
LangChain의 멀티 에이전트 아키텍처 벤치마킹 연구를 바탕으로 Single Agent, Swarm, Supervisor 아키텍처의 성능 비교와 실무 적용 가이드를 제공합니다. 각 아키텍처의 장단점, 선택 기준, 최적화 방법까지 개발자들이 멀티 에이전트 시스템을 효과적으로 구축할 수 있도록 도움을 드립니다.
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