반응형 전체 글95 요즘 개발자들이 Stack Overflow 대신 Cursor 쓰는 이유 예전에는 개발할 때 막히면 구글 검색이나 스택오버플로우를 켜두는 게 당연했다.그런데 요즘은 주변 개발자들 이야기를 들어보면 확실히 달라졌다.“그냥 Cursor 켜놓고 한다.” 처음엔 솔직히 과장인 줄 알았다.AI가 코드를 조금 추천해주는 정도겠지 싶었는데, 직접 써보니까 생각보다 훨씬 개발 흐름 자체가 바뀌는 느낌이었다.오늘은 요즘 개발자들이 왜 Cursor를 많이 쓰는지, 직접 사용해보면서 느낀 점들을 정리해보려고 한다. Cursor가 뭐길래 이렇게 많이 쓰는 걸까? Cursor는 AI 기능이 강하게 들어간 코드 에디터다.기본적으로는 VS Code와 비슷한 느낌인데, ChatGPT 같은 AI 기능이 개발 흐름 안으로 깊게 들어와 있다. 예를 들면:코드 설명함수 생성에러 수정리팩토링프로젝트 구조 분석코드.. 2026. 5. 25. PostgreSQL 쿼리 최적화·오류 트러블슈팅 완전 가이드: EXPLAIN/인덱스/VACUUM/락/데드락 PostgreSQL 쿼리 최적화·오류 트러블슈팅 완전 가이드: EXPLAIN/인덱스/VACUUM/락/데드락PostgreSQL 쿼리 최적화와 쿼리 오류 해결은 서비스 성능과 안정성을 좌우합니다. 본 글은 PostgreSQL 쿼리 최적화를 목표로 실행계획 해석, 인덱스 설계, 조인·정렬·페이징, VACUUM/ANALYZE, 락·데드락 진단까지 현업 기준으로 정리한 실전 가이드입니다. PostgreSQL 쿼리 최적화를 위해 EXPLAIN/EXPLAIN ANALYZE로 실행계획을 읽고, B-Tree·GIN·GiST·BRIN 인덱스 전략, 조인/정렬/페이징 튜닝, VACUUM/ANALYZE 파라미터, 락·데드락 트러블슈팅까지 단계별로 설명합니다. 바로 복붙 가능한 SQL 스니펫과 체크리스트, 이미지 제안을 제공합.. 2025. 9. 5. OpenSearch/Elasticsearch 쿼리 오류 완전 가이드: DSL 사용법·매핑 함정·페이징·집계·성능 튜닝 OpenSearch/Elasticsearch 쿼리 오류 완전 가이드: DSL 사용법·매핑 함정·페이징·집계·성능 튜닝OpenSearch 쿼리 오류 때문에 멈춰본 적 있나요? 이 글은 OpenSearch 쿼리 오류와 Elasticsearch 쿼리 오류를 빠르게 진단하고 해결하는 실전 매뉴얼입니다. DSL 기본부터 매핑 함정(text vs keyword), 집계/정렬 오류, 깊은 페이징, 타임아웃·서킷 브레이커까지 한 번에 정리했습니다. OpenSearch/Elasticsearch에서 자주 만나는 쿼리 오류(400/404/429/503 등)와 원인을 유형별로 정리하고, DSL 예제와 함께 해결책을 제공합니다. 매핑/애널라이저, 집계, 페이징(search_after), 타임아웃·서킷 브레이커 설정, 느린 쿼리.. 2025. 9. 2. LangGraph 멀티에이전트 워크플로 구축: 설계·패턴·RAG·운영까지 (완전 가이드) LangGraph 멀티에이전트 워크플로 구축: 설계·패턴·RAG·운영까지 (완전 가이드)LangGraph 멀티에이전트를 활용해 검색·요약·플래닝·검증을 분업화하고, 장애·비용·지연까지 관리하는 프로덕션 워크플로를 단계별로 정리했습니다. 실전 코드, 합의/토너먼트 패턴, RAG 결합, 관찰성·보안·배포 팁까지 한 글에 담았습니다. LangGraph 멀티에이전트로 계획-실행-관찰 루프를 구현하는 방법을 소개합니다. 노드/에지로 구성한 그래프, 상태 관리, 에러 분기, 합의·토너먼트 패턴, RAG·리랭킹 결합, 로그/메트릭·비용 최적화와 배포 전략을 실전 코드와 함께 다룹니다. 목차 1. 왜 LangGraph 멀티에이전트인가 2. 핵심 개념: 그래프·상태·전이 3. 실전 구축: 단일→멀티에이전트로 확장 4.. 2025. 8. 30. vLLM 서빙 완전 가이드: FastAPI·Kubernetes·RAG 결합으로 초저비용 고속 배포 vLLM 서빙 완전 가이드: FastAPI·Kubernetes·RAG 결합으로 초저비용 고속 배포vLLM 서빙은 대규모 언어모델(LLM)을 더 빠르고 더 싸게 제공하기 위한 최적의 선택입니다. 본 글은 vLLM 서빙을 중심으로 FastAPI와 Kubernetes를 결합해 프로덕션 환경에 배포하고, RAG·캐시·모니터링까지 묶어 엔드투엔드 아키텍처를 만드는 방법을 담았습니다. vLLM 서빙으로 지연·비용을 줄이는 법을 단계별로 설명합니다. FastAPI 게이트웨이, vLLM 런타임 설정, 양자화·배칭·스펙큘러티브 디코딩, 쿠버네티스 오토스케일, 프롬프트/결과/임베딩 캐시, RAG 결합, 프로메테우스 모니터링과 롤백 전략까지 실제 운영에 필요한 구성요소를 예제 코드와 함께 정리했습니다. 목차 1. 왜 vL.. 2025. 8. 29. LLM 캐시 최적화 완전 정복: KV 캐시·프롬프트 캐시·임베딩 캐시로 지연·비용 50% 줄이기 LLM 캐시 최적화 완전 정복: KV 캐시·프롬프트 캐시·임베딩 캐시로 지연·비용 50% 줄이기 LLM 캐시를 제대로 설계하면 응답 지연은 짧아지고, 월 비용은 예측 가능해집니다. 본 글은 LLM 캐시 핵심 개념부터 KV 캐시·프롬프트 캐시·결과 캐시·임베딩 캐시·검색 캐시를 아우르는 아키텍처와 구현 패턴, 만료 전략, 측정·운영 포인트까지 한 번에 정리한 실전 가이드입니다. LLM 캐시를 5가지 레이어(KV/프롬프트/결과/임베딩/검색)로 나눠 설명하고, TTL·키 설계·정합성·버전 관리·A/B 실험까지 다룹니다. Python/Node 예제 코드와 대시보드 지표, 팀에서 바로 도입할 체크리스트를 포함했습니다. 목차 1. 왜 지금 LLM 캐시인가 2. 캐시 유형 지도: 5가지 레이어 3. 키 설계·T.. 2025. 8. 28. 이전 1 2 3 4 ··· 16 다음 반응형
