temver 님의 블로그

심층 분석 · 트렌드 해설 프롬프트 엔지니어링은이제 끝났을까? ChatGPT 초창기부터 지금까지 — AI가 '알아서 이해하는' 시대가 열리면서 프롬프트 기술의 의미가 근본적으로 바뀌고 있다. 2026년 5월 | 📖 약 8분 소요 목차 프롬프트 기술의 진화 연표 실제로 무엇이 달라졌나 여전히 중요한 것들 그래서 나는 어떻게 해야 할까 결론 — 끝이 아닌 진화 2022년 말, ChatGPT가 처음 세상에 나왔을 때 사람들이 가장 먼저 공유한 것은 "이렇게 쓰면 더 잘 됩니다"라는 팁이었다. "전문가처럼 행동해", "단계별로 생각해", "출력 형식은 JSON으로" —..

RAG 컨텍스트 윈도우 아키텍처 선택 트레이드오프 RAG vs. 긴 컨텍스트 윈도우"그냥 다 넣으면 안 되나?" Claude는 200K 토큰, Gemini는 1M 토큰. 모델들의 컨텍스트 창이 폭발적으로 커졌습니다. 그렇다면 RAG는 이제 구시대 기술일까요? 비용·정확도·지연 시간·유지 보수 네 가지 축으로 냉정하게 따져봅니다. 2025 · 06 · 08 읽는 시간 약 14분 난이도 중급 왜 이 질문이 지금 중요한가 2023년까지만 해도 LLM의 컨텍스트 창은 4K~8K 토큰이 전부였습니다. 긴 문서를 처리하려면 RAG(Retrieval-Augmented Generation)가 사실상 유일한 선택지였죠. 그런데 ..

AI 엔지니어링 멀티 에이전트 실전 가이드 LLM 단독 호출을 넘어서멀티 에이전트 워크플로우 실전 가이드 단순 프롬프트 엔지니어링의 한계를 어떻게 극복할까요? 오케스트레이터-에이전트 패턴으로 복잡한 작업을 자동화하는 방법을 코드와 함께 단계별로 살펴봅니다. 2025 · 06 · 01 읽는 시간 약 12분 난이도 중급 왜 지금 멀티 에이전트인가 GPT-4, Claude, Gemini 같은 강력한 모델이 등장하면서 처음에는 "프롬프트만 잘 짜면 된다"는 기대가 높았습니다. 실제로 단순한 Q&A나 요약, 번역 같은 작업은 단일 LLM 호출로도 충분합니다. 하지만 현실의 업무는 다릅니다. 수십 개의 파일을 ..

AI 개발 · 튜토리얼Local AI로 무료 개발 에이전트 만들기— API 비용 없이 나만의 코딩 AI 구축하기📅 2025년 5월 ⏱ 읽기 약 10분 🏷 Local AI · Ollama · Agent 🤖Local AI 개발 에이전트무료로 만들기Ollama + Open WebUI + 코딩 모델 완전 정복📋 목차왜 Local AI 에이전트인가?필요한 도구 살펴보기Ollama 설치 및 모델 다운로드코딩 특화 모델 선택 가이드에이전트 구성하기 (Open WebUI / Continue)실전 개발 워크플로우비용 0원 운영 팁마치며1. 왜 Local AI 에이전트인가?ChatGPT, Claude, Copilot 같은 클라우드 AI는 훌륭하지만 한 가지 공통된 약점이 있습니다. 바로 비용과 데이터 프라이버시입니..