기술 블로그

Enterprise RAG, AI 검색 최적화, 하이브리드 검색 등 실전 AI 기술에 대한 심층 분석과 가이드

에이전트 하네스 엔지니어링: 2025년은 에이전트, 2026년은 하네스의 해

AI 에이전트의 성능을 결정하는 것은 모델이 아니라 하네스(Harness)다. Anthropic, OpenAI의 접근법과 함께, 에이전트를 프로덕션에서 안정적으로 운용하기 위한 하네스 설계의 핵심을 분석합니다.

GitHub 역사상 가장 빠르게 성장한 오픈소스 프로젝트 OpenClaw를 기점으로, AI 에이전트가 어떻게 '대화하는 AI'에서 '일하는 AI'로 전환되고 있는지 분석합니다.

Enterprise RAG(Retrieval-Augmented Generation)의 개념, 아키텍처, 구현 방법, 그리고 기존 검색 대비 장점을 실전 사례와 함께 상세히 분석합니다.

RAG와 파인튜닝의 기술적 차이, 비용, 정확도, 데이터 최신성, 보안 측면을 비교 분석하여 기업 환경에 최적의 LLM 활용 전략을 제시합니다.

Dense Vector(의미 기반)와 Sparse Vector(키워드 기반, BM25)를 결합한 하이브리드 검색의 원리, 구현 방법, 그리고 Qdrant 기반 실전 적용 사례를 분석합니다.

ChatGPT, Perplexity, Google AI Overviews, Gemini 등 AI 검색 엔진에 최적화하는 GEO 전략. 기존 SEO와의 차이, llms.txt, 구조화 데이터, AI 인용 최적화 방법을 상세히 다룹니다.

클라우드 vs 온프레미스 AI 배포의 보안 비교, Docker 기반 RAG 시스템 구축 방법, RBAC 접근 제어, 그리고 한국 기업의 데이터 규제 대응 전략을 다룹니다.