
주니어 서버 개발자가 유저향 서비스를 개발하며 마주쳤던 이슈와 해결 방안
주니어 서버 개발자가 혜택 서비스를 개발하며 겪은 이슈와 해결 방안을 정리한 글입니다. 유저향 서비스 개발 과정에서의 문제 해결 사례를 소개했습니다.
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주니어 서버 개발자가 혜택 서비스를 개발하며 겪은 이슈와 해결 방안을 정리한 글입니다. 유저향 서비스 개발 과정에서의 문제 해결 사례를 소개했습니다.


T멤버십 영화예매 에이전트에 LLM Workflow를 적용한 과정을 소개했습니다. 엔티티 추출, 상태 관리, 개인화 반영으로 멀티턴 대화 품질을 높인 사례입니다.


멀티모달 LLM의 대표 아키텍처와 instruction tuning, RLHF 계열 정렬 기법을 정리했습니다. LLaVA 기반 사례와 데이터셋 구성을 함께 살펴볼 수 있습니다.

LY Corporation Tech Week 2024의 사내 해커톤 Hack Day 참여 경험을 공유했습니다. AI 기반 프로덕트 제작 과정과 글로벌 협업 속에서 얻은 인사이트를 소개했습니다.

슈퍼앱의 웹뷰 개발 맥락에서 Micro FrontEnd 아키텍처 적용 가능성을 다룬 글입니다. 구체적 구현 내용은 발췌만으로는 충분히 확인되지 않았습니다.


Node.js와 llama-node로 로컬에서 동작하는 간단한 AI 텍스트 생성 서버를 구성했습니다. 복잡한 설정 없이 프롬프트 입력과 응답 생성을 빠르게 시험해볼 수 있습니다.


숙소 리뷰에서 핵심 정보만 뽑아 보여주기 위해 Gen AI 기반 리뷰 하이라이트를 구현했습니다.전처리와 프롬프트 개선, 사람의 검수를 거쳐 숙소별 TOP 키워드를 자동 추출했습니다.


기존 AWS KMS 암호화 서비스를 EKS와 Java 비동기 처리로 개선했습니다.\n형상 관리, CI/CD, APM까지 도입해 성능과 운영 안정성을 함께 높였습니다.
![공통 Kafka 전환기 [Part 1. 공통 Kafka 전환 배경 및 전략]](https://miro.medium.com/v2/resize:fit:1200/1*Zgg56jduWlHfsjk4HhqKHQ.png)

도메인별로 분산 운영하던 Kafka Cluster를 공통 Cluster로 통합한 배경과 전략을 정리했습니다. KRaft, SASL/SCRAM, AKHQ, Grafana를 활용한 표준 운영 방향도 소개했습니다.

서비스용 LLM을 성능 저하 없이 소형화하는 경량화 레시피를 소개했습니다. 제목 추천과 키워드 추출 사례로 실무 적용 방식을 다뤘습니다.


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![[SpringBatch 연재 06] JpaPagingItemReader로 DB내용을 읽고, JpaItemWriter로 DB에 쓰기](https://devocean.sk.com/thumnail/2024/10/2/6fcf6f42a7137411e9966df3cba9520b9bbb7639fc4c76f85169f548440d0786.png)

Spring Batch에서 `JpaPagingItemReader`로 JPA 엔티티를 페이지 단위로 읽고 `JpaItemWriter`로 DB에 저장하는 방법을 소개했습니다. 또한 페이지 기반 처리의 누락 가능성과 JPA writer 설정상의 주의점도 함께 설명했습니다.