LangSmith 요금제 LangSmith는 LLM 애플리케이션의 실행 로그, 프롬프트, 응답, 체인 흐름을 추적·시각화하여 디버깅과 성능 분석을 가능하게 하는 플랫폼 입니다. 또한 데이터셋 기반 평가와 자동화된 실험 비교 기능을 제공해 모델·프롬프트 변경에 따른 품질과 latency를 체계적으로 검증할 수 있게 해줍니다. 주요 기능은 아래 포스트에서 확인 LangSmith의 요금제는 프로젝트 규모와 팀의 요구사항에 따라 크게 Developer(무료), Plus(유료), Enterprise(맞춤형) 세 … Read more
본 포스팅은 LangSmith의 공식 기술 문서를 바탕으로 데이터 관리, 접근 제어, 확장성, 그리고 하이브리드 및 셀프 호스팅 배포 환경에서의 플랫폼 설정 방안을 정리한 내용을 포함합니다. 거대 언어 모델(LLM)이 비즈니스의 핵심 동력으로 자리 잡으면서, 기업들은 단순한 모델 호출을 넘어 복잡한 ‘에이전트’ 시스템을 구축하고 있습니다. 그러나 에이전트가 자율적으로 판단하고 도구를 사용하는 과정은 종종 ‘블랙박스’와 같아서, 내부에서 어떤 … Read more
2026년 1월 데이터 엔지니어링: 데이터 팀의 월요일 아침은 대개 비슷합니다. 간밤에 실패한 파이프라인 알람이 슬랙 채널을 가득 채우고, 비즈니스 이해관계자들은 “왜 대시보드 숫자가 어제와 다르냐”는 질문을 던집니다. 우리는 수년간 더 빠르고, 더 복잡한 ‘데이터 파이프라인’을 구축하는 데 수십억 달러를 투자해 왔지만, 역설적으로 데이터에 대한 신뢰는 그 어느 때보다 낮아졌습니다. 2026년 1월, 데이터 산업은 이제 단순히 … Read more
MCP 개념과 활용법: 매일 아침, 우리는 인공지능과 대화하며 놀라운 통찰을 얻곤 합니다. 하지만 곧 한계에 부딪히죠. “내 최신 이메일 요약해줘”, “현재 내 주식 포트폴리오 수익률 계산해줘”, 혹은 “내 컴퓨터에 있는 이 파일을 읽고 분석해줘”라고 부탁하면 AI는 어김없이 대답합니다. “죄송하지만, 저는 실시간 데이터나 당신의 로컬 파일에 접근할 수 없습니다.” 이때부터 우리는 ‘복사-붙여넣기 신공’을 발휘 합니다. 정보를 … Read more
2026년 01월 AI: 인공지능 기술 역사에서 단순한 생성형 모델의 시대를 지나 자율적인 ‘에이전틱 시스템(Agentic Systems)’이 산업 전반에 완전히 뿌리를 내린 시기로 기록될 것입니다. 지난 몇 년간 인공지능은 주로 텍스트를 요약하거나 이미지를 생성하는 수준의 보조 도구에 머물렀으나, 이제는 스스로 문제를 정의하고 도구를 선택하며 결과물을 검증하는 자율적 주체로 진화했습니다.[1] 이러한 변화는 단순히 기술적 진보에 그치지 않고 소프트웨어 … Read more
엔트로픽 펠로우 프로그램(Anthropic Fellows Program)은 안전하고 유익한 인공지능(AI)을 구축하기 위해 전 세계의 유망한 기술 인재들을 선발하여 4개월 동안 AI 안전성 연구의 최전선에서 프로젝트를 수행하도록 지원하는 프로그램입니다. 참여자들은 엔트로픽 소속 주요 연구자(Jan Leike, Sam Bowman 등)들의 직접적인 멘토링과 함께 연구 공간, 급여, 월 약 15,000달러에 달하는 컴퓨팅 자원을 전폭적으로 지원받습니다. 이 프로그램은 매우 성공적으로 운영되어 이전 … Read more
2025년 하반기 데이터: 데이터의 세계는 2025년 말에 이르러 거대한 전환점을 맞이하고 있습니다. 불과 1, 2년 전만 해도 우리는 ‘검색 증강 생성(RAG)’이라는 단어에 열광하며 단순히 PDF를 업로드하고 질문에 답하는 챗봇을 만드는 데 집중했습니다. 하지만 2025년 하반기에는 아래와 같은 질문들이 쏟아지고 있습니다. “우리 RAG 시스템은 왜 자꾸 헛소리를 하나요?” “벡터 데이터베이스 비용이 왜 이렇게 많이 나오죠?” “에이전트가 … Read more
LLM MoE: Mixture of Experts(MoE)는 현대 AI 모델이 직면한 ‘거대화’와 ‘효율성’이라는 두 마리 토끼를 잡을 수 있는 방법입니다. DeepSeek-V3와 같은 최신 모델들은 미세 조정 전문가, 공유 전문가 isolation, 보조 손실 없는 부하 분산, 그리고 MLA와 같은 메모리 효율화 기술을 결합하여 조 단위 매개변수 모델의 대중화를 앞당기고 있습니다. 해당 글은 LLM MoE의 특징과 원리, 성능, 한계점에 … Read more
2025년 12월 AI: 2025년의 끝자락에서 인공지능(AI) 산업을 돌이켜보면, 단순히 텍스트를 생성하는 모델의 시대를 지나 복잡한 문제를 자율적으로 해결하는 ‘에이전트(Agent)’의 시대로 완전히 진입했음을 알 수 있습니다. 많은 개발자와 기업들이 직면했던 “AI가 코드를 짤 수는 있지만, 전체 프로젝트를 관리할 수 있는가?” 혹은 “보안 이슈를 스스로 해결할 수 있는가?”라는 의구심은 이제 실질적인 데이터와 성과로 답해지고 있습니다. 또한 2025년 … Read more
2025년 11월 AI: 인공지능 기술이 성숙기에 접어들면서 단순한 기술적 실험을 넘어 산업적 실효성과 거시 경제적 임팩트가 데이터로 증명되는 중요한 전환점을 맞이했습니다. 대규모 언어 모델의 연산 효율성을 극대화하려는 아키텍처의 혁신부터, 인간 엔지니어의 개입을 최소화하는 자율 코딩 에이전트의 비약적인 성능 향상, 그리고 AI가 국가 생산성에 미치는 실질적인 수치들이 구체적으로 제시되었습니다. 고효율 모델 아키텍처와 임베딩 기술의 혁신 과거의 … Read more