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여러 AI 코딩 에이전트를 위한 Agentic Development Environment 구축하기

Claude Code, Codex, Hermes처럼 터미널에서 동작하는 Artificial Intelligence(AI) 코딩 에이전트를 동시에 사용하면 실행 능력은 빠르게 늘어납니다. 그러나 작업 수가 늘어날수록 더 큰 병목은 모델 성능이 아니라 사람이 현재 상황을 파악하고 안전하게 개입하는 과정에서 생깁니다. 어느 저장소에서 어떤 에이전트가 일하는...

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AWS Bedrock Knowledge Base로 관리형 RAG 구축하기 - 데이터 소스부터 Retrieve API, 접근제어까지

RAG 시리즈에서 chunking, 임베딩, 벡터 DB, hybrid search, 보안까지 RAG 파이프라인을 직접 구성하는 관점으로 다뤘습니다. Amazon Bedrock Knowledge Bases는 이 중 데이터 수집, 파싱, 청킹, 임베딩, 색인, 검색을 서비스 API로 연결해 주는 선택지입니다. 현재 Bedrock은 저장소와 검색 인프라까지...

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Datadog RUM 알아보기 - Real User Monitoring 개념과 Observability [Datadog 1]

서버 쪽 observability는 APM, logs, metrics로 비교적 익숙하게 다룹니다. 그런데 “백엔드는 200 OK로 빠르게 응답했는데 사용자는 느리다고 한다”는 상황은 server-side 신호만으로는 잘 잡히지 않습니다. 느린 렌더링, 레이아웃 이동, 브라우저 JS 에러처럼 사용자가 실제로 겪는 문제는 대부분 client-side에서 ...

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RAG 지연 최적화와 평가 - 캐싱, 인덱스 튜닝, Ragas [RAG 6]

지금까지의 시리즈에서 검색 품질을 높이는 인덱싱, 벡터 DB, hybrid search와 접근제어를 다뤘습니다. 실제 서비스에 올리면 그다음으로 마주치는 문제는 응답이 느리다는 점입니다. RAG는 매 질문마다 검색과 생성을 모두 수행하므로 단계마다 지연이 쌓이고, 정확도를 높이려 붙인 reranking이나 접근제어가 다시 지연을 늘립니다. 이번 글에서...