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대규모 언어 모델(LLM)은 때때로 환각을 일으킬 수 있습니다. 이는 모바일 애플리케이션에서 정확성이 요구될 때 중요한 문제입니다. 환경, 플랫폼, 사용자 기대에 대한 정보를 제공하여 LLM을 맥락화하고, 검증된 정보에 기반한 Retrieval-Augmented Generation (RAG) 기법을 사용하는 것이 도움이 됩니다.

data-testid 속성은 테스트 목적으로 특별히 설계되었으며, 자동화된 테스트의 안정성과 신뢰성을 높이는 데 큰 장점이 있습니다. 이를 통해 개발 초기부터 테스트 가능성을 고려하게 하며, 개발 및 테스트 주기를 빠르게 하고 기술 부채를 줄일 수 있습니다. 하지만, data-testid의 남용은 복잡성을 초래할 수 있으므로 신중히 사용해야 합니다.

AI/ML 파이프라인은 원시 데이터를 유용한 통찰이나 예측으로 처리하는 단계의 조직적인 순서를 나타냅니다. 데이터 수집, 전처리, 모델 훈련, 평가, 그리고 배포까지의 주요 단계를 포함합니다. 이 파이프라인을 마스터하는 것은 이러한 변혁적 기술의 전체 잠재력을 해제하는 열쇠입니다.

LangChain 언어 정확성 감지기는 텍스트의 문법 오류를 감지하고, 감정과 공격성을 분석하여 오류에 대한 해결책을 제공합니다. Node.js, TypeScript 등을 사용하며, OpenAI와 Google Cloud의 API를 활용합니다. 설치부터 사용까지의 과정이 자세히 설명되어 있어, 언어 처리 기술에 관심 있는 이들에게 유용한 정보를 제공합니다.

분산 시스템에서 재시도는 서비스 가용성을 높이는 데 도움이 될 수 있지만, 잘못 관리되면 회복 시간을 연장시키고 파괴적인 영향을 줄 수 있습니다. 특히, 트랜잭션 실패와 요청 형식 오류 등의 상황에서 재시도의 적절한 사용이 중요합니다. 지수 백오프와 서킷 브레이커 같은 전략을 통해 과도한 재시도를 제한할 수 있습니다.

사이버보안에서 인간 요소는 중요하지만 종종 간과되는 부분입니다. 또한, AI 사용은 새로운 위험을 도입하며, 소프트웨어 공급망의 복잡성이 보안 문제를 확대시킵니다. 데이터 보안, 접근 관리의 중요성이 강조되며, 하드웨어와 AI 공격 같은 새로운 위협에 대응해야 합니다.

이 기사는 클라우드 네이티브 관찰 가능성을 위해 오픈 소스 프로젝트 Fluent Bit를 OpenTelemetry(OTel)와 통합하는 방법을 탐구합니다. 로그 이벤트를 수집하고 OTel 포맷으로 처리하여 OTel 수집기로 전송하는 솔루션의 구조를 제공합니다. 다음 기사에서는 Fluent Bit에서 OTel 수집기로 텔레메트리 데이터를 전송하는 단계를 다룰 예정입니다.

사이버보안에서 레드팀(공격)과 블루팀(방어)으로 전문가들이 나뉩니다. 레드팀이 더 매력적이고 명성이 높다고 여겨지는 반면, 블루팀은 인력 부족에 시달리고 있습니다. 이 격차를 줄이기 위해 멘토링 프로그램 도입, 효과적인 훈련 제공 등이 필요합니다.

캐시 히트 비율이 낮으면 성능 저하가 발생할 수 있습니다. 이를 개선하기 위해 느린 쿼리 최적화, 인덱스 효율적 사용, 데이터베이스 설정 조정 등의 방법이 있습니다. 특히, PostgreSQL의 pg_buffercache 확장을 사용하면 데이터베이스 캐시 분석이 가능합니다.

AI 모델의 계산 요구를 지원하기 위해 고성능 GPU와 고속 네트워크가 필요합니다. 중앙집중식 데이터 웨어하우스 구축, 확장 가능하고 비용 효율적인 저장 솔루션 투자, 데이터 품질 보장, 강력한 데이터 거버넌스 실시, 모델 보안 유지, 그리고 비용 관리를 통해 조직은 AI 이니셔티브의 잠재력을 극대화하고 비즈니스 성장을 촉진할 수 있습니다.

DORA 지표는 소프트웨어 배포 성능을 측정하는 4가지 핵심 성과 지표입니다. 이 글에서는 Jenkins 파이프라인을 사용하여 DORA 지표를 추적하는 방법과 Prometheus 및 Observe를 통해 이를 모니터링하는 방법을 설명합니다. 이러한 지표와 관찰 전략을 도입하면 조직은 소프트웨어 배포 과정에 대한 통찰력을 얻고 지속적인 개선 문화를 조성할 수 있습니다.

자바 RegistrationService 클래스의 안티패턴인 '메소드센티피드'를 개선한 사례를 소개합니다. 복잡한 메소드 체인을 간결하게 분리하여 테스트와 유지보수가 용이하도록 개선했습니다. 테스트 트로피 접근법, 원 파일 기법, 테스트 주도 개발(TDD) 등의 기법을 통해 코드의 장기적인 지속 가능성을 높일 수 있습니다.

이상 탐지는 기존의 감독 학습 모델이 놓칠 수 있는 새롭고 알려지지 않은 사기 패턴을 식별하는 데 유용합니다. 이 방법은 통계적 방법, 거리 기반, 밀도 기반, 격리 기반 방법 등 다양하며, 각각 장단점이 있습니다. 이상 탐지는 운영 비용은 증가시킬 수 있지만, 새로운 사기 패턴을 탐지함으로써 장기적인 이점을 제공합니다.

멀티 에이전트 시스템은 다양한 관점과 편향 감소를 통해 의사결정을 분산시킵니다. 이 시스템은 역할과 맥락에 따라 다양한 관점을 제공하는 에이전트를 구축하는 것을 목표로 합니다. 주요 구성 요소로는 에이전트, 연결, 오케스트레이션, 인간의 참여, 도구, 대규모 언어 모델이 있으며, OpenAI Assistant, Microsoft Autogen 등의 프레임워크가 개발을 지원합니다.

스크럼과 다른 애자일 프레임워크는 단지 도구일 뿐, 진정한 임무는 고객 문제를 해결하고 가치를 제공하는 것입니다. 실제 성공의 척도는 프레임워크의 완벽한 실행이 아니라, 비즈니스 가치의 창출에 있습니다. 스크럼 마스터나 애자일 코치는 변화와 가치 전달을 촉진하는 역할을 해야 합니다.

400개 이상의 마이크로서비스를 운영하는 한 회사는 대부분을 코틀린으로 전환했습니다. 코틀린은 자바와 완벽하게 호환되며, 비동기 프로그래밍, 확장 기능, 널 가능 타입 등을 통해 개발 생산성과 코드 품질을 향상시킵니다. 개발자들은 코틀린의 현대적인 언어 기능을 선호하며, 이전 과정은 매끄럽게 진행되었습니다.

LLM 기반 콘텐츠 검색에서 청킹과 메타데이터 통합은 중요하지만 과소평가된 요소입니다. 이 기사는 효과적인 청킹 전략과 메타데이터를 추가함으로써 검색 결과의 관련성과 맥락을 크게 향상시킬 수 있다고 설명합니다. 특히, 문장 단위로 청킹하고 메타데이터를 추가하는 방법이 가장 효과적입니다.

분산 시스템에서 상호 배제는 데이터 불일치나 경쟁 조건을 방지하기 위해 중요합니다. 트리 쿼럼 알고리즘은 통신 비용을 줄이고, 노드 일부가 고장 나더라도 시스템이 계속 작동할 수 있도록 내결함성을 제공합니다. 이 알고리즘은 분산 데이터베이스의 데이터 관리와 커밋 프로토콜에도 적용 가능합니다.

LLM 기반 애플리케이션의 보안 도전이 증가함에 따라, Splunk는 OWASP Top 10의 5가지 주요 영역에 중점을 두어 연구를 진행했습니다. 심볼릭 엔진 사용, 외부 모델 검증, 지속적 모니터링, 다중 인증 및 개인정보 보호가 중요합니다. 이러한 조치들은 AI가 발전함에 따라 LLM 기반 애플리케이션의 보안을 유지하는 데 필수적입니다.

이 글은 OpenTelemetry와 Jaeger를 사용하여 애플리케이션의 텔레메트리 데이터를 수집하고 시각화하는 방법을 배우는 여정을 이어갑니다. Jaeger의 UI를 통해 트레이스를 검색하고 탐색하는 방법, 그리고 트레이스 비교를 통한 고급 사용 사례를 설명합니다. 이는 서비스 관계의 고차원적 통찰뿐만 아니라 개별 메소드 호출과 그 속성에 대한 저차원적 인사이트를 제공합니다.