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LangChain: 프롬프트 체이닝 설계법 5단계 LangChain은 대형 언어 모델(LLM)을 활용한 모듈형 애플리케이션 구축을 위한 핵심 프레임워크로 떠오르고 있습니다. 단순한 프롬프트만으로도 인상적인 결과를 낼 수 있지만, 실제 운영 가능한 다단계 워크플로우(즉, 프롬프트 체인)를 구축하려면 전략적인 설계가 필수입니다.이 가이드에서는 LangChain을 활용해 효율적이고 신뢰성 높은 프롬프트 체인을 구성하는 5단계 방법론을 소개합니다.1. 체인의 최종 목표 정의하기모든 프롬프트 체인은 명확하게 정의된 목표로부터 시작해야 합니다.자문해야 할 질문:비즈니스 또는 기능적 목표는 무엇인가요? (예: 문서 요약, 다단계 Q&A, 분류 + 생성)최종 사용자는 누구인가요?성공 여부는 어떻게 판단하나요? (정확도, 응답 속도, 안정성 등)이러한 명확성은 도구 선.. 2025. 6. 22.
SIEM 솔루션: 중견기업이 고려할 요소 4가지 SIEM(SIEM, Security Information and Event Management) 솔루션은 과거에는 대기업만을 위한 고급 보안 도구로 여겨졌지만, 이제는 모든 조직의 보안 체계에서 필수 요소로 자리 잡았습니다. 특히 보안 체계를 강화하려는 중견기업에게는, 막대한 예산 없이도 효과적인 SIEM 솔루션을 선택하고 도입하기 위한 신중한 평가가 요구됩니다.이 글에서는 중견기업이 SIEM 솔루션을 선택하고 도입하기 전에 반드시 검토해야 할 4가지 핵심 요소를 소개합니다.1. 배포 모델: 클라우드 vs 온프레미스중견기업은 복잡한 온프레미스 시스템을 유지할 인프라나 인력이 부족한 경우가 많습니다.주요 고려사항:클라우드 기반 SIEM(예: Microsoft Sentinel, Sumo Logic): 설치와.. 2025. 6. 22.
PyTorch: 생산 환경 적용을 위한 체크리스트 5가지 PyTorch는 유연성과 동적 계산 그래프로 인해 연구자들과 엔지니어들 사이에서 인기가 높습니다. 하지만 실제 서비스를 위한 모델 배포 시에는 단순한 학습 정확도나 손실 지표 이상의 요소들을 고려해야 합니다.이 글에서는 PyTorch 모델을 개발 환경에서 안정적인 프로덕션 환경으로 전환할 수 있도록 도와주는 5가지 핵심 체크리스트를 소개합니다.1. TorchScript 또는 ONNX로 모델 변환먼저, 학습된 모델을 추론에 적합한 형식으로 변환해야 합니다.변환 방식:TorchScript (torch.jit.trace 또는 torch.jit.script): Python 의존도를 최소화하고 C++ 환경에서 모델 실행 가능ONNX (Open Neural Network Exchange): 다양한 플랫폼(Tenso.. 2025. 6. 22.
Hugging Face Transformers: 커스텀 모델 배포 4단계 Hugging Face Transformers를 활용한 커스텀 NLP 모델 배포는 현대 AI 애플리케이션의 핵심이 되었습니다. 챗봇, 감정 분석, 문서 요약, 질문 응답 등 다양한 분야에서 특정 도메인에 맞게 학습된 트랜스포머 모델은 매우 강력한 솔루션을 제공합니다.이 가이드에서는 Hugging Face의 생태계를 활용하여 커스텀 트랜스포머 모델을 로컬 학습부터 API 배포까지 4단계로 나누어 배포하는 과정을 설명합니다.1단계: 커스텀 모델 학습 및 저장배포를 위해서는 먼저 트랜스포머 모델을 학습하거나 파인튜닝해야 합니다.예시 (BERT 기반 텍스트 분류):from transformers import BertForSequenceClassification, Trainer, TrainingArgumentsm.. 2025. 6. 21.
PostgreSQL: 대용량 데이터 인덱싱 전략 6가지 PostgreSQL에서 대용량 데이터를 관리할 때, 인덱싱은 성능 유지를 위한 핵심 요소입니다. 수백만에서 수십억 개의 행으로 데이터가 증가하면, 설계가 잘못된 인덱스는 쿼리 속도를 떨어뜨리고, 디스크 I/O를 증가시키며, 저장 공간을 낭비하게 만듭니다. 다행히도 PostgreSQL은 강력한 인덱스 기능을 제공하며, 이를 올바르게 사용하면 대규모 데이터셋에서도 쿼리 성능을 획기적으로 향상시킬 수 있습니다.이 글에서는 PostgreSQL에서 대규모 데이터를 효율적으로 처리하기 위한 6가지 인덱싱 전략을 소개합니다.1. 적절한 인덱스 타입 선택하기PostgreSQL은 기본 B-tree 외에도 다양한 인덱스 유형을 지원합니다.활용 예시B-tree: 동등 조건 및 범위 쿼리에 적합GIN: 전체 텍스트 검색 또는.. 2025. 6. 21.
Redis: 성능 병목 줄이는 설정 최적화 5가지 Redis는 속도, 단순함, 그리고 다재다능함으로 잘 알려져 있지만, 고성능 시스템이라 해도 병목에서 자유로울 수는 없습니다. 올바른 설정 없이 Redis를 운영하면 성능 저하나 장애 지점이 발생할 수 있습니다. 다행히 대부분의 문제는 설정 최적화를 통해 충분히 완화할 수 있습니다.이 글에서는 Redis의 레이턴시를 줄이고, 처리량을 높이며, 운영 환경에서의 안정성을 확보하기 위한 5가지 핵심 설정 최적화 전략을 소개합니다.1. maxmemory 및 eviction policy 최적화maxmemory는 Redis가 사용할 수 있는 최대 메모리 용량을 지정하는 설정입니다. 이 한도에 도달하면 Redis는 데이터를 어떻게 처리할지 eviction policy에 따라 결정합니다.왜 중요한가적절한 evictio.. 2025. 6. 21.
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