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RAG란? 지난번 LangChain이란? 포스팅에서 RAG를 아래와 같이 설명했다. 1. RAG= Retrieval Augmented Generation, 검색 증강 생성외부 데이터를 참조하여 LLM의 정확도와 신뢰성 향상에 도움을 주는 기술 그런데 왜 외부 데이터를 참조해야 하는 걸까? 그냥 LLM이 가진 정보만으로도 응답이 잘 만들어지지 않나? 의문을 가질 수 있다. 2. 왜 외부 데이터를 참조해야 할까? LLM은 학습된 데이터를 이용해 응답을 생성한다. 만약 내 구글 캘린더 등에 저장된 데이터를 기반으로 질문한다면 LLM은 잘못된 정보를 응답할 가능성이 크다. 이때 내 구글 캘린더의 정보를 LLM에게 전달할 수 있다면? LLM은 해당 정보를 기반으로 올바른 응답을 생성할 수 있다. RAG를 한국어로 직역하면.. 2025. 11. 4.
LangChain이란? AI 기본 용어 정리 LangChain을 훑어가기 앞서, 나는 LLM = LangChain = AI라고 생각할 정도로 AI에 대해 잘 몰랐다. 그래서 AI를 공부하겠답시고 LangChain 강의를 들었는데... 전혀 다른 개념이었다. 나 같은 사람이 생기기 전에 일단은 LLM, LangChain, RAG 등 'AI 얘기하다 보면 많이 이야기되는 AI 용어들'을 한번 짚고 넘어가 보겠다. AI= Artificial Intelligence, 인공지능계산 시스템이 학습, 추론, 문제 해결, 의사결정 등 인간의 지능과 연관된 작업을 수행할 수 있는 능력 LLM= Large Language Model, 대규모 언어 모델자연어 이해 및 생성에 특화된 모델로, 인공지능의 일종대규모 데이터를 스스로 학습하는 방식으로 .. 2025. 11. 3.
[우아콘 후기] 2025 WOOWACON 2025년 10월 28일 삼성 파르나스에서 열린 우아콘 행사를 다녀왔다! 작년에는 세션을 운영하는 스태프로 참여했는데 이번에는 일반 참가자로서 참가했다. 큰 규모의 컨퍼런스를 몇 번 참여하다 보니 이제는 여러 이벤트는 참여하지 않고 사진기가 있으면 지인들이랑 같이 사진 찍는 정도로 그치는 것 같다. 이제는 세션 중심으로 차분히 듣다 돌아오게 된다. 발표 메모발표를 들으면서 메모했던 내용들을 옮겨와본다. 내용을 놓치거나 이해하지 못한 부분들도 있으니 나중에 우아콘 발표 영상이 올라오면 직접 보는 것을 추천한다. 1. AI 네이티브 회사를 향한 새로운 항해회사에 AI를 도입하기까지 어떤 것들을 고민하고 어떤 시도를 해보았는지 같이 AI 친화적인 회사가 되기 위한 과정에 대해 이야기되었다. 예전의 생성형 A.. 2025. 10. 30.
2025 Spring AI 밋업 후기 오랜만에 기술 컨퍼런스를 다녀왔다. 한국 스프링 사용자 모임에서 Spring AI에 대한 밋업이 진행되었다. Spring AI는 스프링 생태계에서 AI 기능을 애플리케이션에 통합할 수 있도록 설계된 프레임워크다. Spring AI 공식 문서에 따르면 이 프로젝트의 핵심 목적은 엔터프라이즈 데이터와 API를 AI 모델과 연결하는 것이다.At its core, Spring AI addresses the fundamental challenge of AI integration: Connecting your enterprise Data and APIs with the AI Models. ㅡ Spring AI 나는 AI에 대해 이제 막 찾아보는 단계라 Spring AI의 사용 경험은 아예 없다. 참여를 신청한 계.. 2025. 10. 26.
[책 후기] 백엔드 개발자가 반드시 알아야 할 실무 지식 저자: 최범균출판사: 한빛미디어책 링크: https://product.kyobobook.co.kr/detail/S000216376461 책을 읽게 된 계기는 친구들과 하던 스터디였다. 같은 시기 취업한 친구들이 연차가 쌓이다 보니 도무지 관심사가 꼭 맞는 법이 없었다. 누구는 레디스에 대해 공부가 필요하고, 누구는 코틀린을 봐야 하고, 누구는 카프카를 봐야 하고 등등 각기 다른 회사/팀에서 근무하다 보니 관심사가 달랐다. 이 책은 특정 기술에 대해 딥하게 공부하기보다는 본인이 하던 업무들에 대해 전반적으로 돌아볼 수 있을 것 같아서 다 같이 즐겁게 이야기할 수 있을 것 같다는 이유로 선택했다. 책은 주에 1~2챕터씩 읽었다. 한주씩 스터디를 건너뛰는 일도 잦아서 약 두 달 동안 읽었다. 책은 깊은 지식.. 2025. 8. 30.
[백엔드 실무 스터디] 5, 6, 7. 비동기, 동시성, I/O 병목 제어 서론이 글은 '주니어 백엔드 개발자가 반드시 알아야 할 실무 지식' 책을 읽고 진행하는 스터디 내용을 정리한다. 책을 읽고 학습하는 게 아니라, 책의 내용을 주제로 경험을 공유하는 스터디이기 때문에 포스팅 내용은 책과 관련이 없다. 이번 글은 '5장 비동기 연동, 언제 어떻게 써야 할까', '6장 동시성, 데이터가 꼬이기 전에 잡아야 한다', '7장 IO 병목, 어떻게 해결하지'를 읽고 진행한 스터디 내용을 정리했다. '(경험 공유)' 혹은 '(생각 공유)' 표기는 스터디원들이 실무에서 겪은 개인적인 경험이나 생각을 정리한 것이며, 항상 정답은 아니다. 5장 비동기 연동, 언제 어떻게 써야 할까 (경험 공유) 비동기 적용 사례병렬 처리를 위한 코루틴 적용알림톡 발송카프카에서 이벤트 컨슘 시 사용ack .. 2025. 8. 17.
[백엔드 실무 스터디] 3, 4. DB와 외부 연동 서론이 글은 '주니어 백엔드 개발자가 반드시 알아야 할 실무 지식' 책을 읽고 진행하는 스터디 내용을 정리한다. 책을 읽고 학습하는 게 아니라, 책의 내용을 주제로 경험을 공유하는 스터디이기 때문에 포스팅 내용은 책과 관련이 없다. 이번 글은 '3장 성능을 좌우하는 DB 설계와 쿼리', '4장 외부 연동이 문제일 때 살펴봐야 할 것들'을 읽고 진행한 스터디 내용을 정리했다. (경험 공유) 표기는 스터디원들이 실무에서의 경험을 정리한 것이며, 항상 정답인 예제가 아니다. 3장. 성능을 좌우하는 DB 설계와 쿼리 선택도 (58p)인덱스에서 특정 컬럼의 고유한 값 비율선택도가 높다 = 고유값이 많다 커버링 인덱스 (59p)인덱스 안에 포함된 데이터를 사용하므로 실제 데이터에 접근할 필요 없음.쿼리를 충족.. 2025. 8. 4.
[백엔드 실무 스터디] 2장. 느려진 서비스 살펴보기 서론이 글은 '주니어 백엔드 개발자가 반드시 알아야 할 실무 지식' 책을 읽고 진행하는 스터디 내용을 정리한다. 책을 읽고 학습하는 게 아니라, 책의 내용을 주제로 경험을 공유하는 스터디이기 때문에 포스팅 내용은 책과 관련이 없다. 이번 글은 '2장 느려진 서비스, 어디부터 봐야 할까'를 읽고 진행한 스터디 내용을 정리했다. (경험 공유) 표기는 스터디원들이 실무에서의 경험을 정리한 것이며, 항상 정답인 예제가 아니다. 2장. 느려진 서비스, 어디부터 봐야 할까수직 확장 & 수평 확장 (26p)(경험 공유) CPU 수치에 따라 스케일인/아웃되는 auto scaling group 설정사용자 적은 시간대는 스케일인을 해둔다던가 다양한 조건으로도 설정 가능DB 스케일은 직접 다룰 일이 없다 (DBA에게 요청.. 2025. 7. 5.
[Java] VirtualThread 동작 살펴보기 지난 글인 [Java] Virtual Thread 간단히 알아보기 에서 가상 스레드가 도입된 배경과, 가상 스레드는 무언인가에 대해 간단하게 살펴보았다. 이번 글에서는 VirtualThread 클래스를 살펴보고, 가상 스레드가 어떤 식으로 동작하는지 코드를 통해 대략적으로 살펴보려고 한다. (참고 코드: jdk21u) VirtualThread 클래스 살펴보기 아래는 VirtualThread 클래스의 코드 일부를 가져와보았다. 여러 멤버 변수들이 있는데 어떤 역할을 하는지 살펴보자.final class VirtualThread extends BaseVirtualThread { // scheduler and continuation private final Executor scheduler; .. 2025. 6. 1.
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