RAG 문서 수정은 덮어쓰기가 아니다: LLM을 위한 올바른 업데이트 방법
소스 문서가 변경될 때, 벡터 스토어에서 직접 덮어쓰면 데이터 불일치가 발생하기 쉽습니다. 이 글은 RAG을 위한 안전한 버전 관리 프로세스를 설명합니다.
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마이크로소프트가 Semantic Kernel과 AutoGen을 단일 AI Agent 프레임워크로 통합했습니다. 이 글에서는 아키텍처, 작동 방식, Java/Spring AI를 통한 실습 예제를 설명합니다.
RAG의 Flat search는 O(n)으로 동작하며 완벽히 정확하지만, 데이터가 크면 비용이 많이 듭니다. IVF, nprobe, Java 예제를 통한 recall/속도 트레이드오프를 설명합니다.
Java 21로 최소한의 MCP 서버를 구축하고 첫 번째 도구를 등록한 후 Claude Desktop 같은 클라이언트와 연결하는 방법을 안내합니다.
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Claude Code의 12가지 핵심 기능 총정리 – CLAUDE.md, Plan Mode에서 Subagents까지 – Spring Boot 프로젝트 실습 예제 포함
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Hugging Face Tokenizer의 동작 원리를 이해하고, DJL을 통해 Spring Boot 애플리케이션에 통합하는 방법을 배우며, 인코딩/디코딩 및 구체적인 테스트 예제를 다룹니다.
LLM으로 작업할 때 필요한 20가지 기본 개념 — token, embedding, RAG, fine-tuning, agent... Java/Spring AI 코드 예제 포함
정의, 아키텍처 및 구체적인 Java 코드 예제를 통해 MCP, RAG, AI Agent를 비교하고, 각각을 언제 사용해야 하는지 알아봅니다.
관련 문단을 찾았다고 해서 답변을 얻는 건 아닙니다. 이 글에서는 LLM이 근거 있는 답변을 하고 데이터가 부족할 때 거절할 수 있도록 rerank, hybrid search, grounding을 활용한 파이프라인을 소개합니다.
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Spring Boot 프로젝트에서 LLM을 사용하여 코드, 테스트, 문서 작성 시간을 단축하는 실용적인 가이드 및 실행 가능한 예제
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