AI 에이전트 실전 설계 시리즈 (4) – RAG는 에이전트 안에서 어디에 들어갈까
AI 에이전트 RAG를 단순 검색 기능이 아니라 retrieval, reranking, context packing, grounding을 담당하는 context layer로 설명합니다.
AI 에이전트 RAG를 단순 검색 기능이 아니라 retrieval, reranking, context packing, grounding을 담당하는 context layer로 설명합니다.
VOO, IVV, SPLG 차이를 운용사, expense ratio, 거래 규모, 주당 가격, 추적 지수 관점에서 투자 권유 없이 정리합니다.
Embedding이 무엇인지, 왜 문장을 벡터로 바꾸는지, RAG와 추천 시스템에서 similarity search가 어떤 역할을 하는지 정리합니다.
DDD Entity와 Value Object 차이를 identity, equality, lifecycle, 불변성 기준으로 나누어 도메인 모델링 판단 기준을 정리합니다.
Spring Security JWT 로그인 흐름을 로그인 요청, 토큰 발급, 필터 검증, SecurityContext, 권한 확인 순서로 정리합니다.
Python venv와 requirements.txt가 왜 필요한지, 전역 설치 충돌을 피하고 팀원이 같은 의존성을 설치하는 기본 흐름을 정리합니다.