AI는 빨라졌는데, 왜 결과물은 따로 놀까요?
AI가 빠르게 만든 결과물이 제품 전체의 일관성을 흔드는 이유와, 레피소드가 실무에서 적용한 디자인 시스템 운영 방식에 대해 공유합니다.
VectorDB × AI Agent: Agentic RAG가 바꾸는 지식 검색의 패러다임
정적 RAG의 한계를 넘어, AI 에이전트가 스스로 검색을 계획하고 반성하며 도구를 선택하는 Agentic RAG의 구조와 원리를 최신 서베이 논문을 통해 분석합니다.
거대 모델의 지식을 압축하는 기술, Knowledge Distillation
LLM을 쓰다 보면 "이 모델은 OO을 distillation해서 만들었다"는 말을 종종 듣게 됩니다. 큰 모델의 지식을 작은 모델로 옮긴다는 건 대충 알겠는데, 정확히 어떻게 옮기는 걸까요?
LLM Observability에 대하여 — Trace, Metric, 그리고 AI가 요구하는 추가 관측 항목
AI Agent를 구축하면서 비용 추적에 대한 시스템에 대해 정리합니다.
UI 생성 자동화 워크플로우 + vercel/json-render 도입기
UI 생성 자동화 워크플로우를 구현하는데 겪었던 시행착오와 이를 해결하기 위해 vercel/json-render를 도입하게 된 과정.
[INST]? ChatML? — Instruction LLM 파인튜닝 데이터 포맷의 구조와 사용법
Instruction LLM 파인튜닝에서 [INST], ChatML, Llama 계열 포맷이 왜 다른지와 chat template, apply_chat_template()의 역할을 정리합니다.
![[INST]? ChatML? — Instruction LLM 파인튜닝 데이터 포맷의 구조와 사용법](/_next/image?url=%2Fthumbnails%2F5.jpg&w=3840&q=75)
프로젝트 관리 툴에 실시간 협업을 얹다(Like Notion) — Yjs와 CRDT 적용 회고
NestJS와 Angular 환경에서 Yjs와 CRDT로 실시간 협업을 도입하며 겪은 설계 결정, 저장 로직, 동기화 문제를 회고합니다.
순간의 멋보다 제품의 일관성, AI 시대에 다시 보는 디자인 시스템
AI와 에이전트가 UI를 빠르게 만드는 시대에 왜 디자인 시스템이 참고 문서를 넘어 생성 규칙이 되어야 하는지 살펴봅니다.
언어는 나중에 추가하면 되겠지 — 그 말이 얼마나 위험한지 알게 됐습니다
다국어를 나중에 붙이려다 겪은 시행착오를 바탕으로 정적·동적 번역 분리, 키 네이밍, 번역 적용 레이어 설계를 돌아봅니다.
AI와 레피소드 개발팀
AI 시대에 개발자에게 요구되는 역량과 레피소드가 AI를 활용하는 방식을 공유합니다.
