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
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데이터 서빙을 넘어 지능을 서빙하다: AI 에이전트 중심의 백엔드 설계 전략
1. 이제는 관계형을 넘어 ‘의미’를 저장하는 시대로: 벡터 데이터베이스의 통합 2. ‘상태(State)’ 관리의 재정의: 에이전틱 워크플로우(Agentic Workflow) 3. 서버 측 프롬프트 엔지니어링과 보안 (The Data Vault) 4. 시맨틱 캐싱(Semantic Caching): 똑똑한 캐시 전략
트랜스포머의 한계를 넘다: 실시간 학습과 효율성을 잡는 ‘리퀴드 뉴럴 네트워크(LNN)’와 SSM의 시대
1. 왜 지금 ‘포스트 트랜스포머’를 말해야 할까요? 2. 살아있는 데이터의 흐름, 리퀴드 뉴럴 네트워크(LNN) 3. 선형적 효율성의 끝판왕, 상태 공간 모델(SSM)과 Mamba 4. 실무 적용: 트랜스포머를 버려야 할까요? 5. 결론: 유연한 사고가 미래의 AI 개발자를 만듭니다
LLM의 숨은 한계를 넘어서: 복합 AI 시스템(Compound AI Systems) 구축이 중요한 이유
1. 단일 모델의 시대가 가고, ‘시스템’의 시대가 왔어요 2. 왜 지금 복합 AI 시스템에 주목해야 할까요? 3. 성공적인 시스템 설계를 위한 핵심 아키텍처 4. 실무자를 위한 단계별 접근 전략 5. 마치며: 모델 중심에서 시스템 중심으로