데이터의 홍수 속에서 살아남기: 현대 백엔드를 위한 벡터 데이터베이스(Vector DB) 실전 활용 가이드
1. 벡터 데이터베이스, 왜 지금 알아야 할까요? 2. 검색의 패러다임 변화: 키워드에서 문맥으로 3. 실전! 백엔드 아키텍처에 벡터 DB 녹여내기 4. 백엔드 엔지니어가 주의해야 할 함정 ✍️ 요약 및 마무리
벡터데이터베이스
느린 서버는 이제 그만, 엣지 컴퓨팅과 최신 프로토콜로 완성하는 초고속 백엔드 전략
1. 중앙 집중형에서 벗어나기: 엣지 컴퓨팅(Edge Computing)의 도입 2. REST를 넘어선 차세대 프로토콜: gRPC와 Connect 3. 데이터 저장의 패러다임 변화: 벡터 데이터베이스와 하이브리드 검색 4. 지속 가능한 개발을 위한 ‘플랫폼 엔지니어링’ 요약 및 마무리
단순한 서버를 넘어 ‘지능형’ 백엔드로: 2026년 백엔드 엔지니어가 주목해야 할 4가지 핵심 트렌드
1. ‘벡터 데이터베이스’가 백엔드의 새로운 심장이 된 이유 2. 서버 사이드 Wasm(WebAssembly), 컨테이너의 강력한 대안 3. ‘그린 컴퓨팅’: 이제는 탄소 발자국을 관리하는 백엔드 4. 제로 트러스트(Zero Trust)와 공급망 보안 💡 요약 및 마무리
우리 AI는 왜 자꾸 거짓말을 할까? RAG(검색 증강 생성)로 ‘똑똑한 비서’ 만들기
여러분! 👋 요즘 LLM(거대 언어 모델)을 활용해서 나만의 서비스를 만들거나, 회사 업무에 적용해 보려는 시도들이 정말 많아졌죠. 그런데 막상 개발을 시작하고 프롬프트를 입력하다 보면 한 번쯤 이런 당황스러운 경험을 하게 됩니다. “분명 우리 회사 내규에 대해 물어봤는데, AI가 있지도 않은 규칙을 마치 사실인 것처럼 술술 지어내네?” 이런 현상을 우리는 할루시네이션(Hallucination, 환각)이라고 부릅니다. AI가 사실이 아닌 … 더 읽기