AI 18
- 벡터 검색만으로 AI의 기억을 만들 수 있을까: OpenHuman의 Memory Tree
- AI 에이전트는 어떻게 판단하고 행동할까: LLM, 도구, 관찰, 반복 구조
- Spec-kit만으로는 부족했다: 팀 병렬 개발을 위한 SDD 문서 구조 설계
- RAG 청킹 전략 비교: 문서를 길이로 자를까, 의미로 자를까?
- RAG는 LLM에게 지식을 학습시키는 기술이 아니다
- 기록을 저장하는 것에서 연결하는 것으로: 온톨로지와 AI 세컨드 브레인
- RAG의 핵심은 생성이 아니라 검색이다
- AI가 코드를 만드는 시대, 개발자는 무엇을 검증해야 할까
- 코드보다 먼저 명세를 정리한다는 것
- AI 에이전트가 브라우저를 사용한다는 것의 의미
- Vector DB 완전 정복: 개념부터 실무 활용까지
- Agent OS를 넘어선 AI 개발 워크플로우 자동화: 설계 의사결정 중심의 회고
- Spring AI 실전: Tool Calling 설계와 멀티 모델 활용 전략
- Spring AI로 AI 앱 개발 시작하기: ChatClient와 Structured Output
- AI 시대, Spec Driven Development: LLM과 협업하는 새로운 개발 방식
- AI 시대, 데이터 표현의 두 축: 임베딩과 그래프
- AI 에이전트의 Harness(하네스)에 대한 기술적 고찰
- AI 개발 환경을 공부하면서 헷갈렸던 개념들