RAG 스택 선택 완전 가이드: 데이터 규모별 최적화 전략과 비용 분석
10만 벡터부터 10억 벡터까지, 데이터 규모에 따른 최적의 RAG 스택 선택 방법과 Qwen3 활용 전략을 상세히 알아봅니다.
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Hugging Face의 FineWeb2 데이터셋을 활용한 다국어 LLM 학습 가이드. 2000개 언어 지원, 투명한 처리 파이프라인, 실제 활용 사례까지 완벽 분석.
Stanford에서 개발한 STORM과 Co-STORM 완벽 분석. 자동 리서치, 보고서 생성, 인용 시스템, 협업 AI 에이전트까지 실전 활용 가이드.
85k GitHub Stars의 Supabase를 활용해 PostgreSQL 기반 풀스택 애플리케이션을 구축하는 완전한 가이드입니다. 데이터베이스, 인증, 실시간, 스토리지, Edge Functions까지 모든 기능을 실제 macOS 환경에서 테스트했습니다.
NVIDIA Dynamo는 멀티노드 LLM 분산 추론을, Dynamo-Triton은 단일 노드 범용 모델 서빙을 최적화합니다. 두 프레임워크의 차이점과 선택 기준을 상세히 분석합니다.