단순한 명령을 넘어 소통으로, 2026년 프롬프트 엔지니어링의 새로운 패러다임
1. 이제는 지시가 아닌 ‘컨텍스트 쉐이핑(Context Shaping)’의 시대 2. 추론의 깊이를 더하는 ‘멀티 모달 체인 오브 소트(Multi-modal CoT)’ 3. 실시간 데이터 연결, RAG와 에이전틱 워크플로우 4. ‘할루시네이션’을 줄이는 현명한 가이드라인 5. 결론 및 요약: 협업하는 파트너로서의 프롬프트
RAG
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
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
AI 개발의 핵심 갈림길: RAG vs Long Context,’당신의 프로젝트에 최적인 선택은?
안녕하세요! 오늘도 한 걸음 성장하고 싶은 여러분을 위한 멘토입니다. 요즘 LLM(거대언어모델) 분야는 정말 눈을 뜨면 새로운 논문이 나오고, 자고 일어나면 새로운 모델이 출시될 정도로 속도가 빠르죠? 개발자로서 이 속도를 따라가는 게 가끔은 숨차게 느껴지실 수도 있을 거예요. 저도 처음엔 그랬거든요. 특히 ‘데이터를 어떻게 모델에게 학습시키거나 전달할 것인가’라는 고민은 실무에서 가장 먼저 맞닥뜨리는 벽이기도 합니다. 오늘은 … 더 읽기
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