큰 장애를 냈어요. 사소한 실수였죠. 연봉을 뱉어내도 메울 수 없는 손실을 냈어요.

문제를 복구한 뒤 원인 분석을 위해 모였어요. 이상했어요. 아무도 저를 탓하지 않았거든요. 오히려 절 걱정해줬어요.

제 잘못이 아니라 프로세스의 문제라고 했어요. 일하는 법을 바꿔서 같은 상황을 만들지 않으면 되는 거라고 했어요.

또 하나 배웠어요. 때론 사람을 고치려 하지 말고 프로세스, 환경을 바꿔야 한다는 점을요.

큰 장애를 냈어요. 사소한 실수였죠. 연봉을 뱉어내도 메울 수 없는 손실을 냈어요. 문제를 복구한 뒤 원인 분석을 위해 모였어요. 이상했어요. 아무도 저를 탓하지 않았거든요. 오히려 절 걱정해줬어요. 제 잘못이 아니라 프로세스의 문제라고 했어요. 일하는 법을 바꿔서 같은 상황을 만들지 않으면 되는 거라고 했어요. 또 하나 배웠어요. 때론 사람을 고치려 하지 말고 프로세스, 환경을 바꿔야 한다는 점을요.

제가 잘못한 게 아니라고요?

최종 면접에서 자꾸 떨어진다고 코칭을 요청하시는 분들이 간혹 있다. 그 이야기는 앞단의 기술 면접은 잘 했다는 이야기인데 기술 면접과 최종 면접의 차이점은 무엇일까?

먼저 기술 면접에서는 당연히 기술적인 이야기와 업무를 중심으로 이야기한다고 하면 최종 면접에서는 더 상위 레벨의 이야기를 해야 하며 면접관의 입장에서 무엇이 궁금할지 생각해봐야 한다. 경영진의 관점에서는 기술적인 역량은 이미 검증이 된 것이고 이제 궁금한 것은 회사에 무슨 이유로 지원했고 얼마나 열정이 있고 우리가 원하는 인재상인지 얼마나 오래 같이 갈 것인지 여부 이다.

항상 나오는 질문은 왜 우리 회사에 지원하는지 이유를 물어보는 거다. 꼭 나름대로의 답변을 준비할 필요가 있다. 또 최종 면접에서는 어떤 질문을 하느냐가 앞단의 기술 면접보다 더 중요하다. 어느 정도 규모가 되는 회사라면 회사 홈페이지등을 통해 회사의 비전과 미션에 대해 알아보고 어떤 인재상을 갖고 있는지 알아보는 등 약간의 준비와 공부가 필요하다. 면접관에게 하는 질문도 기술적인 것 (이는 앞단의 기술 면접 때 물어보는 것이 맞다) 보다는 개인적인 창업이나 조인 동기에 대해 물어보는 것이 좋고 회사의 단기와 장기 목표에 대해 물어보는 것, 인재상에 대해 물어보는 것 등이 더 좋다.

다음으로 자신감을 가지고 긍정적인 톤으로 이야기하는 연습하는 것이 중요하다. 앞에 경력 단절이 있는 경우 그걸 너무 감추려 하거나 죄를 지은 것 처럼 생각하지 말고 당당하게 무슨 이유로 단절이 있고 무슨 준비를 하며 보냈는지 설명하면 된다.

최종 면접에서 자꾸 떨어진다고 코칭을 요청하시는 분들이 간혹 있다. 그 이야기는 앞단의 기술 면접은 잘 했다는 이야기인데 기술 면접과 최종 면접의 차이점은 무엇일까? 먼저 기술 면접에서는 당연히 기술적인 이야기와 업무를 중심으로 이야기한다고 하면 최종 면접에서는 더 상위 레벨의 이야기를 해야 하며 면접관의 입장에서 무엇이 궁금할지 생각해봐야 한다. 경영진의 관점에서는 기술적인 역량은 이미 검증이 된 것이고 이제 궁금한 것은 회사에 무슨 이유로 지원했고 얼마나 열정이 있고 우리가 원하는 인재상인지 얼마나 오래 같이 갈 것인지 여부 이다. 항상 나오는 질문은 왜 우리 회사에 지원하는지 이유를 물어보는 거다. 꼭 나름대로의 답변을 준비할 필요가 있다. 또 최종 면접에서는 어떤 질문을 하느냐가 앞단의 기술 면접보다 더 중요하다. 어느 정도 규모가 되는 회사라면 회사 홈페이지등을 통해 회사의 비전과 미션에 대해 알아보고 어떤 인재상을 갖고 있는지 알아보는 등 약간의 준비와 공부가 필요하다. 면접관에게 하는 질문도 기술적인 것 (이는 앞단의 기술 면접 때 물어보는 것이 맞다) 보다는 개인적인 창업이나 조인 동기에 대해 물어보는 것이 좋고 회사의 단기와 장기 목표에 대해 물어보는 것, 인재상에 대해 물어보는 것 등이 더 좋다. 다음으로 자신감을 가지고 긍정적인 톤으로 이야기하는 연습하는 것이 중요하다. 앞에 경력 단절이 있는 경우 그걸 너무 감추려 하거나 죄를 지은 것 처럼 생각하지 말고 당당하게 무슨 이유로 단절이 있고 무슨 준비를 하며 보냈는지 설명하면 된다.

최종 면접과 기술 면접의 차이점

사이드 프로젝트 개발자를 구합니다.
기획은 80% 이상 완료되어 있는 상태입니다.
현재 팀 구성원 : 기획자, 디자이너, 마케터.
플러터와 백엔드 개발을 다루는 풀스택 개발자를 찾습니다.
보상: 처음에는 드릴 수 없으나 수익이 나면 공평하게 분배해 드립니다.
원할 시 스톡옵션도 드릴 수 있습니다.

사이드 프로젝트 개발자가 아니라 호구 개발자를 구합니다로 바꿔야 하는 것 아닌가?

서비스 전체를 만드는 개발자에게는 스톡옵션을 준다고 하고 수익은 나눠 갖는다고 합니다.
어차피 자기들도 돈이 없으니까 월급을 주지는 못하고 스톡옵션으로 준다는 것.
아마 스톡옵션이 뭔지도 모를 것이 분명합니다.
법인을 만들어야 하고, 정관에 뭘 적어야 하고 언제부터 효력이 발생하고 얼만큼 발행할 수 있는지.
이런 걸 알고 적었을까? (아마 아닐 것 같습니다)

그냥 일단 적어 놓고 누구 하나 걸려라 기다리는 것.
이런 것에 혹하는 개발자들은 설마 없겠죠…?

만들고 싶은 게 있으면 그냥 혼자서 만들면 됩니다.
누구에게 의지하고 싶은 마음을 가라 앉히고.
그러면 실패해도 남는 거라도 있습니다.

요즘엔 AI 툴들 덕분에 개발자들은 날개가 생겼습니다.
물론 다른 직군들도 마찬가지긴 합니다만.
각자 훨훨 날아가면 됩니다.

<code >사이드 프로젝트 개발자를 구합니다.</code><code >기획은 80% 이상 완료되어 있는 상태입니다.</code><code >현재 팀 구성원 : 기획자, 디자이너, 마케터.</code><code >플러터와 백엔드 개발을 다루는 풀스택 개발자를 찾습니다.</code><code >보상: 처음에는 드릴 수 없으나 수익이 나면 공평하게 분배해 드립니다.</code><code >원할 시 스톡옵션도 드릴 수 있습니다.</code> 사이드 프로젝트 개발자가 아니라 호구 개발자를 구합니다로 바꿔야 하는 것 아닌가? 서비스 전체를 만드는 개발자에게는 스톡옵션을 준다고 하고 수익은 나눠 갖는다고 합니다.어차피 자기들도 돈이 없으니까 월급을 주지는 못하고 스톡옵션으로 준다는 것.아마 스톡옵션이 뭔지도 모를 것이 분명합니다.법인을 만들어야 하고, 정관에 뭘 적어야 하고 언제부터 효력이 발생하고 얼만큼 발행할 수 있는지.이런 걸 알고 적었을까? (아마 아닐 것 같습니다) 그냥 일단 적어 놓고 누구 하나 걸려라 기다리는 것.이런 것에 혹하는 개발자들은 설마 없겠죠…? 만들고 싶은 게 있으면 그냥 혼자서 만들면 됩니다.누구에게 의지하고 싶은 마음을 가라 앉히고.그러면 실패해도 남는 거라도 있습니다. 요즘엔 AI 툴들 덕분에 개발자들은 날개가 생겼습니다.물론 다른 직군들도 마찬가지긴 합니다만.각자 훨훨 날아가면 됩니다.

호구 개발자를 구합니다

YouTube에서 마음에 드는 동영상과 음악을 감상하고, 직접 만든 콘텐츠를 업로드하여 친구, 가족뿐 아니라 전 세계 사람들과 콘텐츠를 공유할 수 있습니다.

 - YouTube

fetch 함수를 쓸 때 왜 await를 두 번 써야 할까요?
간단히 설명하면, 서버와 통신할 때 데이터가 두 단계로 나눠져서 오기 때문입니다.

첫 번째 await는 서버에서 응답이 올 때까지 기다립니다. 이때 HTTP 헤더(응답의 기본 정보)를 받게 됩니다. 이 때 서버가 에러를 보내도 이 단계는 정상적으로 완료됩니다.
두 번째 await는 실제 데이터(response body)를 JSON으로 변환하는 과정입니다. 서버에서 받은 데이터를 우리가 JavaScript에서 쓸 수 있는 형태로 바꿔 줍니다.

이렇게 나눠진 구조 덕분에 큰 데이터를 받을 때도 효율적으로 처리할 수 있으며, 데이터를 다 받기 전에도 상태 코드만 보고 에러를 확인할 수 있다는 장점도 있습니다.

실무에서는 편의성 때문에 axios를 더 많이 쓰긴 하지만, 종종 fetch를 써야할 상황에서는 이런 지식들을 알아두시면 도움이 될 것 같네요.

https://www.youtube.com/watch?v=Ki64Cnyf_cA

fetch 함수를 쓸 때 왜 await를 두 번 써야 할까요? 간단히 설명하면, 서버와 통신할 때 데이터가 두 단계로 나눠져서 오기 때문입니다. 첫 번째 await는 서버에서 응답이 올 때까지 기다립니다. 이때 HTTP 헤더(응답의 기본 정보)를 받게 됩니다. 이 때 서버가 에러를 보내도 이 단계는 정상적으로 완료됩니다.두 번째 await는 실제 데이터(response body)를 JSON으로 변환하는 과정입니다. 서버에서 받은 데이터를 우리가 JavaScript에서 쓸 수 있는 형태로 바꿔 줍니다. 이렇게 나눠진 구조 덕분에 큰 데이터를 받을 때도 효율적으로 처리할 수 있으며, 데이터를 다 받기 전에도 상태 코드만 보고 에러를 확인할 수 있다는 장점도 있습니다. 실무에서는 편의성 때문에 axios를 더 많이 쓰긴 하지만, 종종 fetch를 써야할 상황에서는 이런 지식들을 알아두시면 도움이 될 것 같네요. https://www.youtube.com/watch?v=Ki64Cnyf_cA

www.youtube.com

JavaScript fetch는 왜 await를 두 번 할까

Machine Learning Systems

https://mlsysbook.ai/

하버드의 머신러닝 시스템 수업의 일환으로 개발된 책이라고 하네요. 내용 살펴보니까 거시적인 시스템 관점으로 다루고 있어 좋네요.

Ondevice learning, MLOps도 다루는 책으로 범위가 꽤 넓어요. 18장은 아직 작성되지 않았는데 추후에 추가될 것 같네요

https://mlsysbook.ai/ 하버드의 머신러닝 시스템 수업의 일환으로 개발된 책이라고 하네요. 내용 살펴보니까 거시적인 시스템 관점으로 다루고 있어 좋네요. Ondevice learning, MLOps도 다루는 책으로 범위가 꽤 넓어요. 18장은 아직 작성되지 않았는데 추후에 추가될 것 같네요

mlsysbook.ai

Machine Learning Systems 책(무료, 1400쪽

토스 채용

토스 프론트엔드 플랫폼 팀과 함께 겨울방학동안 샘플 앱을 만들어가실 분을 찾는다고 합니다.

내년, 토스 프론트엔드 개발환경이 모두에게 공개된다고 해요.
공개 전 샘플앱을 만들면서 검증할 분을 찾나봐요!

자세한 사항은 아래 링크로!

https://toss.im/career/job-detail?job_id=6272708003

토스 프론트엔드 플랫폼 팀과 함께 겨울방학동안 샘플 앱을 만들어가실 분을 찾는다고 합니다. 내년, 토스 프론트엔드 개발환경이 모두에게 공개된다고 해요. 공개 전 샘플앱을 만들면서 검증할 분을 찾나봐요! 자세한 사항은 아래 링크로! https://toss.im/career/job-detail?job_id=6272708003

toss.im

토스 개발팀에서 겨울방학동안 샘플 앱 만드실분~

너무나 아름답지 않나요?

모니터와 휴대폰의 네모상자 안에서
하루의 시간 절반 이상을 보내는 저에게는
너무나 소중한 장면 중 하나입니다.

하루가 끝나가는 마무리 시간 쯔음,
저는 기회가 되면 밖으로 나가서 혼자 산책을 합니다.

혼자 걸으면서 무심할 정도로 파란 하늘을 보면 때로는 이런 생각이 듭니다. 우리는 무엇을 위해 이렇게 하늘 아래에서 아둥바둥 살고 있을까?

이런 광경들을 무한히 볼 수 있는 행운을 가지고 산다면,
우리에게는 무엇이 더 필요할까요?

여러분의 세상은 어떤 세상인가요?
지금 제가 사는 세상은 이렇습니다.

너무나 아름답지 않나요? 모니터와 휴대폰의 네모상자 안에서 하루의 시간 절반 이상을 보내는 저에게는 너무나 소중한 장면 중 하나입니다. 하루가 끝나가는 마무리 시간 쯔음, 저는 기회가 되면 밖으로 나가서 혼자 산책을 합니다. 혼자 걸으면서 무심할 정도로 파란 하늘을 보면 때로는 이런 생각이 듭니다. 우리는 무엇을 위해 이렇게 하늘 아래에서 아둥바둥 살고 있을까? 이런 광경들을 무한히 볼 수 있는 행운을 가지고 산다면, 우리에게는 무엇이 더 필요할까요? 여러분의 세상은 어떤 세상인가요? 지금 제가 사는 세상은 이렇습니다.

제가 사는 세상은 이렇습니다

What is Retrieval Augmented Generation (RAG)?   Retrieval Augmented Generation (RAG) is an...

7 AI Open Source Libraries To Build RAG, Agents & AI Search

🎃 검색 증강 생성(RAG)이란 무엇인가?
 * 관련 정보 검색과 응답 생성을 결합한 AI 기술
 * 먼저 외부 소스(문서나 데이터베이스 등)에서 데이터를 검색한 다음 이 정보를 사용하여 보다 정확하고 문맥에 맞는 답변을 생성하는 방식으로 작동
 * AI는 학습된 내용에만 의존하지 않고 사실에 기반한 더 나은 답변 제공 지원

🎃 검색 증강 생성(RAG)은 어떻게 작동하나?
 1. 사용자 질문 > RAG는 데이터베이스, 웹사이트, 문서 등 다양한 데이터 소스를 검색통해 관련 정보 서치
 2. 검색된 정보 + 원래 질문 = 더 많은 정보를 제공하는 프롬프트 생성
 3. 이렇게 향상된 프롬프트 > 언어 모델에 입력 > 질문과 관련성이 높고 검색된 정보가 보강된 답변 생성
 4. 이 프로세스를 통해 AI는 사전 학습된 기능과 함께 외부 지식 소스를 활용하여 보다 정확하고 최신의 문맥 인식 답변 제공
    
    
🎃 검색 증강 생성(RAG)은 AI 모델에 어떤 도움을 주나?
RAG는 실제 세계의 외부 데이터로 내부 지식을 보강하여 AI의 신뢰성과 최신성을 높입니다. 또한 RAG는 몇 가지 주요 방식으로 AI 모델을 개선합니다:
 1. 최신 정보에 대한 액세스: RAG는 문서, 데이터베이스 또는 웹과 같은 외부 소스에서 관련성 있는 실시간 정보 검색. 즉, AI는 학습 데이터가 오래된 경우에도 정확한 응답 제공 가능
 2. 정확도 향상: RAG는 AI의 학습된 지식에만 의존하지 않고 가장 관련성이 높은 데이터를 기반으로 모델이 답변을 생성. 따라서 답변이 더욱 정확하고 사실에 근거함
 3. 문맥 이해도 향상: 검색된 데이터를 사용자의 쿼리와 결합함으로써 RAG는 보다 맥락에 맞는 답변을 제공할 수 있으므로 AI의 답변이 상황에 더욱 맞춤화되고 구체적
 4. 환각 감소: 순수 AI 모델은 때때로 정보를 '환각'하거나 구성하는 경우가 있는데, RAG는 검색된 사실적인 데이터에 근거하여 응답함으로써 부정확하거나 조작된 정보의 가능성 줄임

🎃 검색 증강 생성을 위한 7가지 오픈 소스 라이브러리
RAG를 수행하는 데 도움이 되는 몇 가지 오픈 소스 라이브러리는 문서 색인부터 검색, 언어 모델과의 통합에 이르기까지 RAG 시스템을 효율적으로 구현하는 데 필요한 도구와 프레임워크를 제공합니다.
1. SWIRL
 * https://github.com/swirlai/swirl-search
 * 검색 증강 세대(RAG) 애플리케이션을 구동하는 오픈 소스 AI 인프라 소프트웨어
 * 특징
   * 데이터를 이동하거나 복사하지 않고도 데이터 소스 전반에서 빠르고 안전하게 검색할 수 있게 함으로써 AI 파이프라인 향상
   * SWIRL은 방화벽 내부에서 작동하여 데이터 보안을 보장하는 동시에 구현 간편하여 프라이빗 클라우드 내에서 빠르고 안전하게 AI 배포
   * 20개 이상의 대규모 언어 모델(LLM)과 원활하게 통합
   * 안전한 데이터 액세스 및 규정 준수를 위해 구축
   * 100개 이상의 애플리케이션에서 데이터 가져오기 지원
2. Cognita
 * https://github.com/truefoundry/cognita
 * 프로덕션에 바로 사용할 수 있는 모듈식 검색 증강 세대(RAG) 시스템을 구축하기 위한 오픈 소스 프레임워크
 * 특징
   * RAG 구성 요소를 구성하여 로컬에서 쉽게 테스트하고 대규모 배포
   * 다양한 문서 검색기, 임베딩을 지원하며 완전한 API 기반이므로 다른 시스템과 원활하게 통합
   * 확장 가능한 RAG 시스템을 위한 모듈식 설계
   * 비전문가도 문서 및 Q&A와 상호작용할 수 있는 UI
   * 증분 인덱싱으로 변경 사항을 추적하여 컴퓨팅 부하 낮춤
3. LLM-Ware
 * https://github.com/llmware-ai/llmware
 * 엔터프라이즈급 검색 증강 생성(RAG) 파이프라인을 구축하기 위한 오픈 소스 프레임워크
 * 특징
   * 비공개로 안전하게 배포할 수 있는 소규모의 전문화된 모델을 통합하도록 설계되어 복잡한 엔터프라이즈 워크플로우에 적합
   * 엔터프라이즈 작업에 최적화된 50개 이상의 미세 조정된 소규모 모델 제공
   * 확장 가능한 모듈식 RAG 아키텍처 지원
   * GPU 없이도 실행할 수 있어 경량 배포 가능
4. RAG Flow
 * https://github.com/infiniflow/ragflow
 * 심층적인 문서 이해를 이용한 검색 증강 생성(RAG)에 초점을 맞춘 오픈 소스 엔진
 * 특징
   * 이 엔진을 통해 사용자는 정형 및 비정형 데이터를 통합하여 인용에 기반한 효과적인 질의응답 가능
   * 이 시스템은 간편한 배포 옵션과 함께 확장 가능한 모듈식 아키텍처 제공
   * 복잡한 데이터 형식을 처리할 수 있는 심층적인 문서 이해 기능 내장
   * 환각 위험을 줄인 근거 기반 인용
   * PDF, 이미지, 구조화된 데이터 등 다양한 문서 유형 지원
5. 그래프 RAG
 * https://github.com/microsoft/graphrag
 * 구조화된 지식 그래프를 통합하여 LLM 결과를 향상시키도록 설계된 모듈식 그래프 기반 검색 증강 생성(RAG) 시스템
 * 특징
   * 개인 데이터로 고급 추론을 지원하므로 기업 및 연구 애플리케이션에 이상적
   * 지식 그래프를 사용해 데이터 검색을 구조화하고 향상
   * 비공개 데이터 처리가 필요한 복잡한 엔터프라이즈 사용 사례에 맞게 맞춤화
   * 대규모 배포를 위해 Microsoft Azure와의 통합지원
6. Haystack
 * https://github.com/deepset-ai/haystack
 * 프로덕션에 바로 사용할 수 있는 LLM 애플리케이션을 구축하기 위한 오픈 소스 AI 오케스트레이션 프레임워크
 * 특징
   * 사용자는 모델, 벡터 데이터베이스, 파일 변환기를 연결하여 RAG, 질문 답변, 시맨틱 검색과 같은 고급 시스템 구축 가능
   * 검색, 임베딩, 추론 작업을 위한 유연한 파이프라인
   * 다양한 벡터 데이터베이스 및 LLM과의 통합 지원
   * 기성 모델과 미세 조정된 모델을 모두 사용자 정의
7. Storm
 * https://github.com/stanford-oval/storm
 * 한 주제를 조사하고 인용이 포함된 전체 길이의 보고서를 생성하는 LLM 기반 지식 큐레이션 시스템
 * 특징
   * 고급 검색 방법을 통합하고 다각도의 질문을 지원하여 생성된 콘텐츠의 깊이와 정확성을 향상
   * 근거에 입각한 인용을 통해 위키백과와 유사한 문서 생성
   * 인간과 AI의 협업 지식 큐레이션 지원
   * 외부 검색 소스를 지원하는 모듈식 설계

🎃 검색 증강 생성의 과제
 * 데이터 연관성: 검색된 문서가 쿼리와 관련성이 높은지 확인하는 것은 특히 규모가 크거나 노이즈가 많은 데이터 세트의 경우 문제 가능성
 * 지연 시간: 외부 소스를 검색하면 오버헤드가 추가되어 특히 실시간 애플리케이션에서 응답 시간이 느려질 가능성
 * 데이터 품질: 품질이 낮거나 오래된 데이터는 부정확하거나 오해의 소지가 있는 AI 생성 응답으로 이어질 가능성
 * 확장성: 성능을 유지하면서 대규모 데이터 세트와 높은 사용자 트래픽을 처리하는 것은 복잡 가능성
 * 보안: 특히 기업 환경에서는 데이터 프라이버시를 보장하고 민감한 정보를 안전하게 처리하는 것이 매우 중요

보다 상세한 내용은 원문을 참고하셔도 좋습니다. ^^
 * source: https://dev.to/vectorpodcast/7-ai-open-source-libraries-to-build-rag-agents-ai-search-27bm?context=digest

🎃 검색 증강 생성(RAG)이란 무엇인가?<ul ><li>관련 정보 검색과 응답 생성을 결합한 AI 기술</li><li>먼저 외부 소스(문서나 데이터베이스 등)에서 데이터를 검색한 다음 이 정보를 사용하여 보다 정확하고 문맥에 맞는 답변을 생성하는 방식으로 작동</li><li>AI는 학습된 내용에만 의존하지 않고 사실에 기반한 더 나은 답변 제공 지원</li></ul> 🎃 검색 증강 생성(RAG)은 어떻게 작동하나?<ol ><li>사용자 질문 &gt; RAG는 데이터베이스, 웹사이트, 문서 등 다양한 데이터 소스를 검색통해 관련 정보 서치 </li><li>검색된 정보 + 원래 질문 = 더 많은 정보를 제공하는 프롬프트 생성</li><li>이렇게 향상된 프롬프트 &gt; 언어 모델에 입력 &gt; 질문과 관련성이 높고 검색된 정보가 보강된 답변 생성 </li><li>이 프로세스를 통해 AI는 사전 학습된 기능과 함께 외부 지식 소스를 활용하여 보다 정확하고 최신의 문맥 인식 답변 제공 </li></ol>🎃 검색 증강 생성(RAG)은 AI 모델에 어떤 도움을 주나?RAG는 실제 세계의 외부 데이터로 내부 지식을 보강하여 AI의 신뢰성과 최신성을 높입니다. 또한 RAG는 몇 가지 주요 방식으로 AI 모델을 개선합니다:<ol ><li>최신 정보에 대한 액세스: RAG는 문서, 데이터베이스 또는 웹과 같은 외부 소스에서 관련성 있는 실시간 정보 검색. 즉, AI는 학습 데이터가 오래된 경우에도 정확한 응답 제공 가능</li><li>정확도 향상: RAG는 AI의 학습된 지식에만 의존하지 않고 가장 관련성이 높은 데이터를 기반으로 모델이 답변을 생성. 따라서 답변이 더욱 정확하고 사실에 근거함</li><li>문맥 이해도 향상: 검색된 데이터를 사용자의 쿼리와 결합함으로써 RAG는 보다 맥락에 맞는 답변을 제공할 수 있으므로 AI의 답변이 상황에 더욱 맞춤화되고 구체적</li><li>환각 감소: 순수 AI 모델은 때때로 정보를 '환각'하거나 구성하는 경우가 있는데, RAG는 검색된 사실적인 데이터에 근거하여 응답함으로써 부정확하거나 조작된 정보의 가능성 줄임</li></ol> 🎃 검색 증강 생성을 위한 7가지 오픈 소스 라이브러리RAG를 수행하는 데 도움이 되는 몇 가지 오픈 소스 라이브러리는 문서 색인부터 검색, 언어 모델과의 통합에 이르기까지 RAG 시스템을 효율적으로 구현하는 데 필요한 도구와 프레임워크를 제공합니다.1. SWIRL<ul ><li>https://github.com/swirlai/swirl-search</li><li>검색 증강 세대(RAG) 애플리케이션을 구동하는 오픈 소스 AI 인프라 소프트웨어</li><li>특징<ul ><li>데이터를 이동하거나 복사하지 않고도 데이터 소스 전반에서 빠르고 안전하게 검색할 수 있게 함으로써 AI 파이프라인 향상</li><li>SWIRL은 방화벽 내부에서 작동하여 데이터 보안을 보장하는 동시에 구현 간편하여 프라이빗 클라우드 내에서 빠르고 안전하게 AI 배포</li><li>20개 이상의 대규모 언어 모델(LLM)과 원활하게 통합</li><li>안전한 데이터 액세스 및 규정 준수를 위해 구축</li><li>100개 이상의 애플리케이션에서 데이터 가져오기 지원</li></ul></li></ul>2. Cognita<ul ><li>https://github.com/truefoundry/cognita</li><li>프로덕션에 바로 사용할 수 있는 모듈식 검색 증강 세대(RAG) 시스템을 구축하기 위한 오픈 소스 프레임워크</li><li>특징<ul ><li>RAG 구성 요소를 구성하여 로컬에서 쉽게 테스트하고 대규모 배포</li><li>다양한 문서 검색기, 임베딩을 지원하며 완전한 API 기반이므로 다른 시스템과 원활하게 통합</li><li>확장 가능한 RAG 시스템을 위한 모듈식 설계</li><li>비전문가도 문서 및 Q&amp;A와 상호작용할 수 있는 UI</li><li>증분 인덱싱으로 변경 사항을 추적하여 컴퓨팅 부하 낮춤</li></ul></li></ul>3. LLM-Ware<ul ><li>https://github.com/llmware-ai/llmware</li><li>엔터프라이즈급 검색 증강 생성(RAG) 파이프라인을 구축하기 위한 오픈 소스 프레임워크</li><li>특징<ul ><li>비공개로 안전하게 배포할 수 있는 소규모의 전문화된 모델을 통합하도록 설계되어 복잡한 엔터프라이즈 워크플로우에 적합</li><li>엔터프라이즈 작업에 최적화된 50개 이상의 미세 조정된 소규모 모델 제공</li><li>확장 가능한 모듈식 RAG 아키텍처 지원</li><li>GPU 없이도 실행할 수 있어 경량 배포 가능</li></ul></li></ul>4. RAG Flow<ul ><li>https://github.com/infiniflow/ragflow</li><li>심층적인 문서 이해를 이용한 검색 증강 생성(RAG)에 초점을 맞춘 오픈 소스 엔진</li><li>특징<ul ><li>이 엔진을 통해 사용자는 정형 및 비정형 데이터를 통합하여 인용에 기반한 효과적인 질의응답 가능</li><li>이 시스템은 간편한 배포 옵션과 함께 확장 가능한 모듈식 아키텍처 제공</li><li>복잡한 데이터 형식을 처리할 수 있는 심층적인 문서 이해 기능 내장</li><li>환각 위험을 줄인 근거 기반 인용</li><li>PDF, 이미지, 구조화된 데이터 등 다양한 문서 유형 지원</li></ul></li></ul>5. 그래프 RAG<ul ><li>https://github.com/microsoft/graphrag</li><li>구조화된 지식 그래프를 통합하여 LLM 결과를 향상시키도록 설계된 모듈식 그래프 기반 검색 증강 생성(RAG) 시스템</li><li>특징<ul ><li>개인 데이터로 고급 추론을 지원하므로 기업 및 연구 애플리케이션에 이상적</li><li>지식 그래프를 사용해 데이터 검색을 구조화하고 향상</li><li>비공개 데이터 처리가 필요한 복잡한 엔터프라이즈 사용 사례에 맞게 맞춤화</li><li>대규모 배포를 위해 Microsoft Azure와의 통합지원</li></ul></li></ul>6. Haystack<ul ><li>https://github.com/deepset-ai/haystack</li><li>프로덕션에 바로 사용할 수 있는 LLM 애플리케이션을 구축하기 위한 오픈 소스 AI 오케스트레이션 프레임워크</li><li>특징<ul ><li>사용자는 모델, 벡터 데이터베이스, 파일 변환기를 연결하여 RAG, 질문 답변, 시맨틱 검색과 같은 고급 시스템 구축 가능</li><li>검색, 임베딩, 추론 작업을 위한 유연한 파이프라인</li><li>다양한 벡터 데이터베이스 및 LLM과의 통합 지원</li><li>기성 모델과 미세 조정된 모델을 모두 사용자 정의</li></ul></li></ul>7. Storm<ul ><li>https://github.com/stanford-oval/storm</li><li>한 주제를 조사하고 인용이 포함된 전체 길이의 보고서를 생성하는 LLM 기반 지식 큐레이션 시스템</li><li>특징<ul ><li>고급 검색 방법을 통합하고 다각도의 질문을 지원하여 생성된 콘텐츠의 깊이와 정확성을 향상</li><li>근거에 입각한 인용을 통해 위키백과와 유사한 문서 생성</li><li>인간과 AI의 협업 지식 큐레이션 지원</li><li>외부 검색 소스를 지원하는 모듈식 설계</li></ul></li></ul> 🎃 검색 증강 생성의 과제<ul ><li>데이터 연관성: 검색된 문서가 쿼리와 관련성이 높은지 확인하는 것은 특히 규모가 크거나 노이즈가 많은 데이터 세트의 경우 문제 가능성</li><li>지연 시간: 외부 소스를 검색하면 오버헤드가 추가되어 특히 실시간 애플리케이션에서 응답 시간이 느려질 가능성</li><li>데이터 품질: 품질이 낮거나 오래된 데이터는 부정확하거나 오해의 소지가 있는 AI 생성 응답으로 이어질 가능성</li><li>확장성: 성능을 유지하면서 대규모 데이터 세트와 높은 사용자 트래픽을 처리하는 것은 복잡 가능성</li><li>보안: 특히 기업 환경에서는 데이터 프라이버시를 보장하고 민감한 정보를 안전하게 처리하는 것이 매우 중요</li></ul> 보다 상세한 내용은 원문을 참고하셔도 좋습니다. ^^<ul ><li>source: https://dev.to/vectorpodcast/7-ai-open-source-libraries-to-build-rag-agents-ai-search-27bm?context=digest</li></ul>

DEV Community

[DEV]RAG를 수행하기 위한 7가지 AI 오픈소스 라이브러리

원문 : The Ultimate Guide to Font Performance Optimization 폰트 성능 최적화는 웹사이트의 폰트 로딩 속도를 높이고 더 부드럽게 렌더링 되도록 하는 다양한 웹 개발 기법을 말합니다. 이러한 최적화에는 신중한 폰트 선택, 성능이 우수한 폰트 포맷 사용, 자체 호스팅, 최적화된  선언, 폰트 디스플레이 전략 등이 포함됩니다. 웹사이트에 표시되는 폰트를 최적화하면 페이지 로딩 속도가 빨라지고 사용자 경험이 향상되며, 코어 웹 바이탈(Core Web Vitals…

(번역) 폰트 성능 최적화를 위한 궁극적인 가이드

오늘 소개드릴 글은 42dot의 유경상님이 번역해주신 글입니다.

폰트는 웹사이트의 성능과 사용자 경험에 큰 영향을 미치는 중요한 요소 중 하나임에도 불구하고, 많은 개발자들이 종종 폰트 최적화의 중요성을 간과하곤 합니다. 이 글에서는 웹사이트 폰트 성능 최적화에 대한 포괄적인 가이드를 제공합니다. 글에서는 웹 세이프 폰트와 웹 폰트의 차이점부터 시작하여, 폰트 자체 호스팅의 이점, WOFF2 형식의 중요성,
@font-face
선언 최적화 방법 등을 상세히 다룹니다. 또한 이 밖에도 여러가지 최적화 기법들을 소개하고 있습니다. 폰트 최적화는 비교적 작은 노력으로 큰 성능 향상을 얻을 수 있는 영역이므로, 이 글을 참고하여 여러분의 웹사이트 성능을 한 단계 끌어올리시는 기회가 되시길 바랍니다 :)

글 링크 : https://ykss.netlify.app/translation/the_ultimate_guide_to_font_performance_optimization/

오늘 소개드릴 글은 42dot의 유경상님이 번역해주신 글입니다. 폰트는 웹사이트의 성능과 사용자 경험에 큰 영향을 미치는 중요한 요소 중 하나임에도 불구하고, 많은 개발자들이 종종 폰트 최적화의 중요성을 간과하곤 합니다. 이 글에서는 웹사이트 폰트 성능 최적화에 대한 포괄적인 가이드를 제공합니다. 글에서는 웹 세이프 폰트와 웹 폰트의 차이점부터 시작하여, 폰트 자체 호스팅의 이점, WOFF2 형식의 중요성, <code >@font-face</code> 선언 최적화 방법 등을 상세히 다룹니다. 또한 이 밖에도 여러가지 최적화 기법들을 소개하고 있습니다. 폰트 최적화는 비교적 작은 노력으로 큰 성능 향상을 얻을 수 있는 영역이므로, 이 글을 참고하여 여러분의 웹사이트 성능을 한 단계 끌어올리시는 기회가 되시길 바랍니다 :) 글 링크 : https://ykss.netlify.app/translation/the_ultimate_guide_to_font_performance_optimization/

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폰트 성능 최적화를 위한 궁극적인 가이드

1. 언젠가 백종원 대표는, 성공 비결을 묻는 질문에 ‘척하며 산 것’이라고 말한 적 있다. 착한 사람인 척 살다 보니 착하게 살게 됐고, 열심히 사는 척을 하며 살다 보니 열심히 살게 됐고, 미식가인 척 살다 보니 실제로도 미식가가 되었다는 얘기다.  2. 그래서 백종원 대표는 후배들에게 ‘척하는 인생이라도 살라’고 말한다고. 세상에는 착한 척, 열심히 

백종원 대표와 강백호, 그리고 척하는 삶

1. 언젠가 백종원 대표는, 성공 비결을 묻는 질문에 ‘척하며 산 것’이라고 말한 적 있다. 착한 사람인 척 살다 보니 착하게 살게 됐고, 열심히 사는 척을 하며 살다 보니 열심히 살게 됐고, 미식가인 척 살다 보니 실제로도 미식가가 되었다는 얘기다.

2. 그래서 백종원 대표는 후배들에게 ‘척하는 인생이라도 살라’고 말한다고. 세상에는 착한 척, 열심히 사는 척조차 안 하는 사람들이 많으니.

3. 그런 백종원 대표의 말을 듣고, 바로 슬램덩크의 강백호가 떠올랐다고 한다. 강백호는 스스로 천재라고 착각하며 살지만, 실제로는 농구에 대해 기본도 모르는 어설픈 풋내기.

4. 그럼에도 강백호는 스스로가 천재라고 믿고, 천재인 척을 하며 살다가, 빡센 훈련과 고난의 게임을 이겨내면서 실제로 천재인 모먼트를 독자들에게 선사한다.

5. 비록 만화 캐릭터이긴 하지만, 강백호 역시 ‘척하는 인생’을 살다 진짜 천재가 된 캐릭터랄까?

6. 여담이지만, 최근 고등학생 시절 오타니 쇼헤이에 멘탈 코칭을 해준 것으로 유명한 니시다 하쓰미 씨의 책과 김항기 대표님의 추천으로 영국 작가 제임스 알렌(James Allen)의 사상들을 접하고 있는데,

7. 이 둘을 관통하는 메시지 역시 하나. ‘어떤 생각을 하느냐가 어떤 삶을 사느냐를 결정한다’는 것. 우리의 생각과 사고방식이 우리 삶의 원인이자 뿌리이고, 그 뿌리에서부터 삶의 결과 혹은 열매들이 피어난다는 얘기.

8. 그리고 그들의 책을 읽으면서 문득 이런 생각을 했다. ‘자신의 생각을 관리(manage)하는 것’이 어쩌면 피터 드러커가 말한 ‘자기 경영’의 시작일지 모른다고.

9. 그런 의미에서 지식 노동자로서 해야 할 일의 첫 번째는 수많은 잡념과 혼란한 정보 속에서 자신의 생각을 올바른 방향으로 관리하는 것일 수 있다.

10. 그런 의미에서 백종원 대표가 말하는 ‘척하는 인생’에서의 ‘척’은 가짜나 남을 속이기 위한 척이 아니라, 비록 지금 현실은 그 기대에 미치지 못하더라도, 자기가 옳다고 생각하는 방향으로 자신의 생각을 모아가는 일종의 자기 경영 기술이었던 게 아닐까?

11. 그리고 명확한 방향을 잡았기에 자신의 삶을 거기로 이끌 수 있었던 것 같고. 척이라도 해서 방향을 잡지 않으면, 혼란한 세상에 휩쓸려 생각 없이 살기 쉬우니까.

12. 강백호 역시 스스로가 천재라는 믿음이 없었으면, 무뚝뚝한 고릴라와 얌체 같은 여우와 쉽사리 꺼질 것 같은 촛불처럼 방황하는 부랑아와 함께 호흡을 맞추며 한 팀으로 뛰긴 쉽지 않았을 것 같고.

13. 그런 의미에서 우리 삶의 제 1원칙(first principle)은 ‘어떤 생각을 하느냐’, ‘어디를 바라보느냐’일 수 있다. 그리고 올바른 방향으로 가는 척이라도 해야, 그 방향으로 계속 나아갈 수 있을 것 같고. 어쩌면 그걸 사람들은 꿈이나 목표나 비전이나 미션이라고 부르는지도 모르지. 무튼 나 화이팅 🧏🏼‍♂️

#오늘의아무말

https://brunch.co.kr/@somewonyoon/238

1. 언젠가 백종원 대표는, 성공 비결을 묻는 질문에 ‘척하며 산 것’이라고 말한 적 있다. 착한 사람인 척 살다 보니 착하게 살게 됐고, 열심히 사는 척을 하며 살다 보니 열심히 살게 됐고, 미식가인 척 살다 보니 실제로도 미식가가 되었다는 얘기다. 2. 그래서 백종원 대표는 후배들에게 ‘척하는 인생이라도 살라’고 말한다고. 세상에는 착한 척, 열심히 사는 척조차 안 하는 사람들이 많으니. 3. 그런 백종원 대표의 말을 듣고, 바로 슬램덩크의 강백호가 떠올랐다고 한다. 강백호는 스스로 천재라고 착각하며 살지만, 실제로는 농구에 대해 기본도 모르는 어설픈 풋내기. 4. 그럼에도 강백호는 스스로가 천재라고 믿고, 천재인 척을 하며 살다가, 빡센 훈련과 고난의 게임을 이겨내면서 실제로 천재인 모먼트를 독자들에게 선사한다. 5. 비록 만화 캐릭터이긴 하지만, 강백호 역시 ‘척하는 인생’을 살다 진짜 천재가 된 캐릭터랄까? 6. 여담이지만, 최근 고등학생 시절 오타니 쇼헤이에 멘탈 코칭을 해준 것으로 유명한 니시다 하쓰미 씨의 책과 김항기 대표님의 추천으로 영국 작가 제임스 알렌(James Allen)의 사상들을 접하고 있는데, 7. 이 둘을 관통하는 메시지 역시 하나. ‘어떤 생각을 하느냐가 어떤 삶을 사느냐를 결정한다’는 것. 우리의 생각과 사고방식이 우리 삶의 원인이자 뿌리이고, 그 뿌리에서부터 삶의 결과 혹은 열매들이 피어난다는 얘기. 8. 그리고 그들의 책을 읽으면서 문득 이런 생각을 했다. ‘자신의 생각을 관리(manage)하는 것’이 어쩌면 피터 드러커가 말한 ‘자기 경영’의 시작일지 모른다고. 9. 그런 의미에서 지식 노동자로서 해야 할 일의 첫 번째는 수많은 잡념과 혼란한 정보 속에서 자신의 생각을 올바른 방향으로 관리하는 것일 수 있다. 10. 그런 의미에서 백종원 대표가 말하는 ‘척하는 인생’에서의 ‘척’은 가짜나 남을 속이기 위한 척이 아니라, 비록 지금 현실은 그 기대에 미치지 못하더라도, 자기가 옳다고 생각하는 방향으로 자신의 생각을 모아가는 일종의 자기 경영 기술이었던 게 아닐까? 11. 그리고 명확한 방향을 잡았기에 자신의 삶을 거기로 이끌 수 있었던 것 같고. 척이라도 해서 방향을 잡지 않으면, 혼란한 세상에 휩쓸려 생각 없이 살기 쉬우니까. 12. 강백호 역시 스스로가 천재라는 믿음이 없었으면, 무뚝뚝한 고릴라와 얌체 같은 여우와 쉽사리 꺼질 것 같은 촛불처럼 방황하는 부랑아와 함께 호흡을 맞추며 한 팀으로 뛰긴 쉽지 않았을 것 같고. 13. 그런 의미에서 우리 삶의 제 1원칙(first principle)은 ‘어떤 생각을 하느냐’, ‘어디를 바라보느냐’일 수 있다. 그리고 올바른 방향으로 가는 척이라도 해야, 그 방향으로 계속 나아갈 수 있을 것 같고. 어쩌면 그걸 사람들은 꿈이나 목표나 비전이나 미션이라고 부르는지도 모르지. 무튼 나 화이팅 🧏🏼‍♂️ #오늘의아무말 https://brunch.co.kr/@somewonyoon/238

Brunch Story

네이버, 카카오는 왜 오퍼월을 주목하고 있을까?

<네이버, 카카오는 왜 오퍼월을 주목하고 있을까?>

1. 오퍼월은 인앱에서 다양한 보상 리스트를 보여주는 ‘무료 포인트 충전소’입니다.

2. 대표적인 사례로 네이버웹툰의 '쿠키오븐'이 있죠. 사용자들은 앱 설치, 신규가입, 상품구매 등 다양한 미션을 수행하고 포인트를 적립받을 수 있습니다.

3. 오퍼월은 기본적으로 광고주, 플랫폼, 사용자 모두에게 이익이 되는 구조입니다. 플랫폼은 사용자의 결제 장벽을 낮추고, 광고주는 단기간에 확실한 성과를 얻으며, 사용자는 결제 부담 없이도 유료 상품을 구매할 수 있습니다.

4. 모바일 시장이 성숙기에 들어서면서 대형 플랫폼 사업자들은 포인트/멤버십 시스템을 활용한 ‘락인 효과(Lock-In Effect)’에 집중하기 시작했습니다. 카카오페이, 네이버페이, 토스, 구글플레이, 라쿠텐 등 국내외 선도 사업자들이 자체 포인트 시스템 도입했죠.

5. 오퍼월은 서비스 입장에서 사용자에게 추가적인 포인트 혜택을 무료로 제공하면서도, 미션을 수행하는 과정에서 발생하는 수익을 활용해 포인트를 지급하기 때문에 ‘지속적인 재원이 마련되는 포인트 혜택’이라는 강점이 있습니다. 이 점이 최근 대형사들이 앞다투어 오퍼월을 도입하거나 검토하고 있는 핵심 요인이라고 볼 수 있습니다.

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