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같은 RAG 파이프라인, Langflow로 다시 만들어보니 — 코드 없이 되는 것과 안 되는 것
요약 — 1편에서 LangChain 코드로 만든 사내 매뉴얼 RAG 파이프라인(청킹 → 하이브리드 검색 → 리랭킹)을 Langflow로 그대로 옮겨봤습니다. 결론부터: 파이프라인의 뼈대는 로우코드로 충분히 되지만, dense+sparse 하이브리드 쿼리와 RRF 융합처럼 세밀한 로직은 결국 커스텀 Python 컴포넌트로 빠져나가야 했습니다. → AI 에이전트 구현 시리즈 전체 보기 왜 같은 걸 두 번 만들었나 1편에서 만든 파이프라인은 코드로 짜여 […] -
사내 매뉴얼 RAG 에이전트 실전 구현 — 청킹부터 리랭킹까지
요약 — 컨플루언스에 쌓아둔 업무 매뉴얼을 질문하면 근거를 찾아 답하는 에이전트로 바꾸는 파이프라인을, 코드 레벨까지 정리합니다. 인제스천(문서 수집·청킹·색인)과 질의(하이브리드 검색·재정렬·생성) 두 흐름으로 나눠서, 각 단계에 실제로 쓰이는 라이브러리·API·권장 파라미터를 다룹니다. → AI 에이전트 구현 시리즈 전체 보기 왜 이런 구조가 필요한가 문서가 쌓일수록 “필요한 내용이 어느 페이지, 어느 문단에 있는지” 찾는 비용이 커집니다. 전체 문서를 […] -
AI의 다음 경쟁력은 데이터의 의미에 있습니다
생산성 향상을 넘어 고객가치로 연결하는 시맨틱 레이어와 온톨로지 이 문서가 말하고 싶은 것 AI를 도입해 문서를 작성하고, 정보를 검색하고, 코드를 만들고, 고객 문의를 처리하는 속도를 높이는 시도는 이미 많은 곳에서 진행되고 있다. 실제 생산성 향상 사례도 확인되고 있다. 하지만 일을 더 빨리 처리하는 것만으로 고객에게 새로운 가치가 생기는 것은 아니다. 고객이 체감하는 변화는 AI가 회사 […] -
재고 조회 하나 붙였다가 삭제 권한까지 열려버린 이야기 — MCP 서버 보안 설계
사내 재고 조회 API를 MCP Tool로 노출하는 최소 예제부터, 읽기와 쓰기를 분리하지 않아 생길 수 있는 위험까지 실제 코드와 함께 설명합니다.
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코드 리뷰를 에이전트 혼자 시켰더니 자기 코드를 자기가 통과시켰다
코드를 작성한 에이전트가 그 코드를 스스로 검증까지 맡았을 때 생기는 자기 편향 문제로, 멀티 에이전트 시스템이 왜 필요한지, 언제 병렬로 언제 순차로 실행해야 하는지 설명합니다.
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팔란티어는 소프트웨어 회사일까, 컨설팅 회사일까 — 진짜 파는 것
‘온톨로지 하나 때문에 팔란티어 락인을 감수할 가치가 있나’라는 질문에 답하기 전에, 투자 조언이 아니라 사업 모델 관점에서 팔란티어가 실제로 파는 게 무엇인지 정리합니다.
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사내 위키 챗봇으로 시작했는데, 왜 온톨로지까지 가야 했을까
사내 위키 검색 챗봇에서 시작해 점점 복잡한 질문을 받게 되는 과정을 따라가며, RAG로 충분한 지점과 온톨로지가 필요해지는 지점을 구분하는 3가지 신호를 정리합니다.
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IS_ACTIVE 컬럼 하나가 회사 전체를 헷갈리게 만든 이야기
AI가 회사 데이터를 이해하지 못하는 진짜 이유는 모델의 한계가 아니라, 컬럼과 테이블의 의미·관계가 어디에도 정의되어 있지 않기 때문입니다. KTX 비유와 실제 SQL 실패 사례로 그 구조적인 원인과 온톨로지가 해법이 되는 이유를 정리합니다.
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데모에선 완벽했던 ChatGPT가 실전에서 무너진 순간
‘이번 달 이탈 고객 중 지난 분기 매출 상위 20%’ 같은 질문 하나에 데모용 ChatGPT 연동이 왜 무너지는지, RAG의 한계와 근본적인 해결책을 설명합니다.
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AI 에이전트 개념 4가지, 직접 써보며 익히는 실습 — 가계부 요약 앱 만들기 (5/5)
AI 에이전트, 프롬프트·컨텍스트 엔지니어링, 하네스 엔지니어링, 에이전틱 엔지니어링을 간단한 가계부 요약 앱 만들기로 직접 실습합니다. 한 단계씩 그대로 따라할 수 있도록 예시 대화까지 담았습니다.