
생성과 검색의 하모니: RAG로 더 똑똑한 AI 만들기
RAG는 외부 문서를 검색해 LLM 답변에 반영하는 방식으로, 최신성 부족과 환각 문제를 보완했습니다. 실전 적용 시에는 데이터 품질, 검색 성능, 지연 시간, 보안까지 함께 고려해야 했습니다.
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RAG는 외부 문서를 검색해 LLM 답변에 반영하는 방식으로, 최신성 부족과 환각 문제를 보완했습니다. 실전 적용 시에는 데이터 품질, 검색 성능, 지연 시간, 보안까지 함께 고려해야 했습니다.


Poetry와 UV를 실제로 비교하며 속도와 사용성을 점검했습니다.\nUV는 더 간결했지만 극적인 차이는 아니어서 신규 프로젝트부터 시험 도입하는 접근이 적합했습니다.


UV를 PIP 대체 도구로 소개하며 설치와 기본 사용법, 주요 명령어를 정리했습니다. 가상환경 자동화와 빠른 성능, 의존성 및 Python 버전 관리 기능을 함께 설명했습니다.


FastAPI의 Depends()로 의존성 주입을 적용하는 방법을 설명했습니다. 비즈니스 로직과 구현체를 분리해 유연성과 테스트 용이성을 높이는 구조를 소개했습니다.


FastAPI와 SQLite로 사용자 관리 API를 빠르게 만들고, 모듈화된 구조로 기능을 분리하는 방법을 소개했습니다. 의존성 주입과 예외 처리, 자동 문서화를 활용해 유지 보수성과 프로토타이핑 속도를 높였습니다.


FastAPI 프로젝트에서 service와 router를 분리해 결합도를 낮추는 구조를 소개했습니다. 모듈 독립성과 테스트 용이성을 높여 유지보수성과 확장성을 개선하는 방법을 정리했습니다.


쿠버네티스로 검색추천 시스템을 컨테이너화하고 미디어 에이전트 서비스에 적용한 사례를 소개했습니다. 클러스터 구성, 배포, 모니터링, 운영 이슈 대응까지 함께 정리했습니다.


LLM 기반 대화형 애플리케이션을 위한 자체 프레임워크 Aide 개발 과정을 소개했습니다. 멀티턴 대화와 Workflow 추상화로 복잡성을 줄이고 확장성을 높인 점을 정리했습니다.

LangChain을 활용해 LLM 애플리케이션을 만드는 방법을 소개했습니다. 또한 LangSmith, Retrieval, Agent, 서빙까지 개발 흐름을 예제로 정리했습니다.


GPU 모델 서버를 CPU 서버로 전환하면서 성능 저하를 막기 위해 worker, thread, IPEX, KD를 함께 최적화했습니다. 그 결과 서비스 품질을 유지하며 GPU 자원을 절감했습니다.

얼굴 인식과 OCR을 위한 이미지 처리 서버 프레임워크 선정 과정을 다뤘습니다. Django, FastAPI, Sanic을 비교해 선택 기준을 정리했습니다.