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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.
AI 에이전트 실전 구축 가이드: 2025 워크플로우·도구·운영 전략 AI 에이전트 실전 구축 가이드: 2025 워크플로우·도구·운영 전략AI 에이전트는 2025년 현재 가장 뜨거운 기술 키워드 중 하나입니다. 이 글은 AI 에이전트의 개념부터 설계 원칙, 데이터·도구·메모리 설계, 멀티에이전트 오케스트레이션, 평가와 운영까지 현업에서 바로 쓰는 실전 가이드를 목표로 합니다. 검색 트렌드와 실제 적용 사례를 바탕으로, 프로덕트 팀이 일·주 단위로 PoC를 완성하고 프로덕션에 안착시키는 로드맵을 제공합니다. AI 에이전트는 대화형 LLM을 넘어 계획·실행·관찰 루프로 실제 업무를 수행합니다. 본 글은 1) 요구사항 분석과 위험 모델링, 2) RAG+툴 조합 설계, 3) 메모리/상태 관리, 4) 멀티에이전트 패턴, 5) 안전장치·거버넌스, 6) 오프라인·온라인 평가 지표, 7.. 2025. 8. 26.
GPT-5 완전 가이드: 400K 컨텍스트·에이전틱 툴·가격까지, 지금 개발자가 알아야 할 모든 것 GPT-5 완전 가이드: 400K 컨텍스트·에이전틱 툴·가격까지, 지금 개발자가 알아야 할 모든 것 요약글: GPT-5가 공식 출시되며(8/7) 코딩·에이전트 작업 성능, 400K 컨텍스트, 새 API 파라미터(verbosity, minimal reasoning), 커스텀 툴 등 실전 기능이 대거 강화됐다. 이 글은 GPT-5 핵심 변화와 가격, 마이그레이션 체크리스트, 실제 적용 패턴을 한 번에 정리한다. 목차 1. GPT-5 한눈에 보기: 무엇이 달라졌나 2. 가격·모델 라인업·컨텍스트 길이 3. 개발자에게 중요한 변화: Verbosity·Minimal Reasoning·Custom Tools 4. 실전 적용 시나리오: RAG, 에이전트, 프론트엔드 자동화 5. 마이그레이션 체크리스트·보안·한계 .. 2025. 8. 22.
2025년, AI 에이전트를 프로덕션에 넣는 가장 현실적인 방법: 아키텍처·RAG·평가·비용 최적화까지 2025년, AI 에이전트를 프로덕션에 넣는 가장 현실적인 방법: 아키텍처·RAG·평가·비용 최적화까지AI 에이전트를 올해 안에 실제 서비스로 돌리고 싶다면, 무엇부터 설계해야 할까요? 이 글은 2025년 관점에서 AI 에이전트 프로덕션 아키텍처, RAG 구현, 관측·평가·가드레일, 배포와 비용 최적화까지 한 번에 정리한 실전 가이드입니다. 팀 규모가 작아도 곧바로 적용 가능한 체크리스트와 예시를 담았습니다. 목차 1. 왜 지금 AI 에이전트인가 2. 프로덕션 아키텍처 한눈에 보기 3. RAG와 도구 사용: 성능을 끌어올리는 핵심 4. 관측·평가·가드레일: 품질과 안전성 확보 5. 배포 전략과 비용 최적화 실전 팁 6. (부록) 데이터·프롬프트 워크플로와 FAQ 1) 왜 지금 AI 에이전트인가 핵.. 2025. 8. 21.
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