AI 응답 품질의 변동성을 줄이려면 모호한 목표가 아니라 수치화된 KPI와 자체 평가 루프를 프롬프트에 포함해야 한다. 실무 검증 결과와 설계 체크리스트를 공개한다.
2026-07-18
Qwen3-Coder 32B를 중심으로 로컬 LLM 코딩의 실제 속도, 정확도, 하드웨어 비용을 검증했습니다. 클라우드 대비 10-20% 품질 격차와 2-5초 응답 시간이 현실입니다.
2026-07-18
한국어 문서 QA를 위한 청킹 크기·오버랩·전략 선택. 500~1,000자 고정 크기와 계층적 청킹의 트레이드오프를 2026 실측 데이터로 검증.
2026-07-18
2025년 HITL 도입 사례를 기반으로, 자동화 워크플로우에서 사람 판단을 전략적으로 배치하는 설계 기준을 정리했다. 단계 분리, 타이밍 분기, 멱등성 보장까지 구체 구현 방법을 공개 자료로 검증.
2026-07-18
Weaviate의 하이브리드 검색(BM25+Vector)과 멀티모달 처리가 정말 RAG에서 동작하는지 검증. 1.8ms 레이턴시, False Positive 40% 감소의 실제 조건과 한계를 기록.
2026-07-17
프롬프트에서 출력 형식을 강제하려면 단순 요청을 넘어 Structured Output 기술로 모델이 스키마를 어기지 못하게 해야 한다. 2026년 실측 기준 기술·비용·함정을 점검한다.
2026-07-17
Pinecone은 5M+ 벡터에서 p95 15~30ms 지연을 보장하는 관리형 벡터DB지만, 월 $3,300 이상 비용과 벤더 종속성이 숨겨진 대가다. RAG 프로덕션 선택 시 실제 함정들.
2026-07-17
RAG 프로토타입에 최적화된 Chroma의 실제 한계를 1,000만 벡터 규모와 QPS 지표로 검증했습니다. 언제 다른 벡터DB로 전환해야 하는지 실측 수치로 정리했습니다.
2026-07-17