AI/Data 46
- 게이트가 초록불인데 아무것도 안 보고 있었다
- 에이전트 제어 레이어를 기본 거부로 설계해보자
- 폴더만 추가하면 등록되는 도구 구조를 만들어보자
- 에이전트 규칙을 지시문이 아니라 게이트로 강제해보자
- LLM 없이 검색 품질 벤치마크를 만들어보자
- 여러 소스 통합 검색의 리랭킹 부하를 워커 풀로 분산해보자
- 로컬·무료로 동작하는 문서검색 서버를 만들어보자
- 내 코드베이스를 MCP로 검색 가능하게 만들어보자
- 내 git 히스토리를 코드 임베딩으로 의미 검색해보자
- 메달리온 구조로 증분 수집 파이프라인을 만들어보자
- 메달리온 레이어 구성을 이해해보자
- cross-encoder를 int8로 양자화해 모델을 4배 줄여보자
- PyTorch 없이 CPU에서 cross-encoder 리랭킹을 해보자
- 검색 리랭크의 종류를 이해해보자
- 멀티소스 검색의 메타데이터 노이즈를 정규화해보자
- 한국어 SQLite 전문검색에서 조사 문제를 해결해보자
- SQLite 하나로 하이브리드 검색을 해보자
- 검색 임베딩을 만드는 인코더의 종류와 필요성을 이해해보자
- 텍스트 검색의 종류를 정리해보자
- 내 글투를 학습해 few-shot으로 글 생성해보자(RAG 위생)
- LLM이 만든 변환 코드를 dbt처럼 안전하게 실행해보자
- 임베딩 기반 의도 분류기에 자가학습 키워드 붙이기
- 유료 검색 없이 LLM에 실시간 웹 그라운딩 붙이기
- LLMLingua-2로 긴 LLM 컨텍스트 압축하기
- 로컬 LLM + 벡터검색으로 자연어→SQL 파이프라인
- LLM이 만든 SQL을 실행 전 정적 검증하기
- LLM 응답에서 JSON 안정적으로 뽑아내기(다단계+재시도)
- 런타임에 LLM 모델을 자동 발견하고 tier로 라우팅해보자
- 서킷브레이커로 LLM 공급자 장애 자동 우회하기
- 로컬 LLM(Ollama·CLI)을 OpenAI 호환 엔드포인트로 감싸보자
- 무료티어 API 키 풀 로테이션·쿨다운으로 한도 버티기
- FastAPI로 멀티 LLM 게이트웨이 만들어보자
- Oh-My-Opencode를 사용해보자
- Opencode를 사용해보자
- Cursor IDE를 사용해보자
- Ollama Web Api를 사용해보자
- Ollama를 사용해보자
- pandas to polars
- subagnet를 만들어보자
- 폴더를 기준으로 용어사전을 만들자
- OpenRouter를 사용해 보자
- Atlassian을 MCP로 사용해 보자
- Gemini로 용어사전을 만들어보자
- pandas vs polars
- 성능 비교를 위한 벤치마크 코드 작성해보자.
- Google Gemini를 사용해 보자.