성능최적화
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AI 에이전트 성능 혁신: 병렬 도구 호출로 속도 5배 단축하기
AI 에이전트의 느린 속도 문제를 해결한 병렬 도구 호출 기술의 원리와 구현 방법, 실제 성능 향상 사례를 상세히 분석한 개발자 필독 가이드
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작은 오픈소스 LLM이 GPT-4를 이기는 방법: 파인튜닝으로 60% 성능 향상, 100배 비용 절약
27B 파라미터 오픈소스 모델이 특정 업무 파인튜닝을 통해 Claude Sonnet 4보다 60% 뛰어난 성능을 달성하면서 100배 저렴한 비용으로 운영할 수 있다는 실증 연구 분석과 기업 적용 가이드
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Redis 8의 시맨틱 캐싱으로 LLM 비용 90% 절감하기
Redis 8의 혁신적인 시맨틱 캐싱 기술로 LLM 운영 비용을 대폭 절감하는 방법을 상세히 알아보세요. Vector Sets, LangCache, Redis Flex 등 새로운 기능들과 다양한 캐싱 전략을 실무 관점에서 분석합니다.
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RAG 시스템 성능을 한 단계 끌어올리는 재순위 지정 모델(Reranker) 완벽 가이드
RAG 시스템의 성능을 획기적으로 향상시키는 재순위 지정(Reranking) 기술과 2025년 주요 모델 7가지를 상세히 분석합니다. Cohere, BGE-Reranker, Voyage 등 상용/오픈소스 모델의 특징, 성능 비교, 실제 구현 방법까지 실무에 바로 적용할 수 있는 완벽 가이드를 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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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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