개발자의 시선이 머무는 곳

KServe를 활용해 LLM을 무중단으로 배포하는 방법을 정리합니다. 트래픽 전환, 카나리, 롤백, 리소스 설정까지 실전 관점에서 살펴봅니다.

AutoGPT 에이전트의 메모리를 어떻게 설계해야 장기 작업, 비용, 검색 정확도를 함께 잡을 수 있는지 실전 관점에서 정리합니다. 단기 메모리와 장기 메모리의 역할 분리, 요약 전략, 벡터 검색, 평가 방법까지 함께 살펴봅니다.

RAG 검색 정확도는 모델보다 청킹 전략에서 먼저 갈립니다. 청크 크기, 오버랩, 구조 인식 분할, 평가 방법까지 실전 기준으로 정리합니다.

RAG 검색 품질을 크게 해치지 않으면서 벡터DB 비용을 70%까지 줄이는 실전 튜닝 방법을 정리합니다. PQ(압축)와 HNSW(근사검색) 파라미터를 어떻게 잡아야 하는지, 측정 지표와 운영 체크리스트까지 포함합니다.

AutoGPT 같은 에이전트에 MCP를 붙일 때 가장 위험한 지점은 ‘툴 권한의 과대부여’입니다. MCP 서버를 권한 경계로 삼아 최소권한·감사·차단을 구현하는 실전 패턴을 정리합니다.