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질문을 검색한 뒤 전용 벡터 데이터베이스, 기존 데이터베이스, 로컬 인덱스 중 하나에서 관련 문서를 찾는 흐름

AI 코딩 2026년 8월 31일

RAG에 벡터 데이터베이스가 꼭 필요할까?

RAG에서 벡터 데이터베이스가 맡는 역할과 전용 서비스, 기존 데이터베이스 확장, 로컬 인덱스 중 무엇을 고를지 쉽게 설명한다.

너무 크거나 작은 문서 조각과 규칙·조건을 함께 담은 알맞은 검색 단위 비교

AI 코딩 2026년 8월 30일

RAG는 문서를 왜 잘게 나눌까?

RAG에서 긴 문서를 작은 덩어리로 나누는 이유와, 너무 크거나 작은 덩어리가 검색을 어떻게 흔드는지 쉽게 설명한다.

글을 임베딩으로 숫자 벡터로 바꾸고 가까운 뜻의 문서를 찾는 흐름

AI 코딩 2026년 8월 29일

임베딩은 글을 숫자로 바꾸는 일이다

AI 임베딩이 문장의 뜻을 숫자 벡터로 바꾸는 이유와, 그 숫자로 비슷한 글을 찾는 과정을 쉬운 예시로 설명한다.

질문에서 관련 자료를 찾고 근거를 붙여 답변하는 RAG 흐름

AI 코딩 2026년 8월 28일

RAG가 도대체 뭐야?

RAG가 질문과 관련된 자료를 먼저 찾고, 그 내용을 질문에 붙여 AI가 근거 있는 답을 만들게 하는 흐름을 쉽게 설명한다.

AI 에이전트 메모리가 저장, 선별, 갱신, 주입, 망각으로 이어지는 흐름

에이전트 워크플로 2026년 8월 24일

AI 에이전트 메모리는 어떻게 작동할까?

AI 에이전트의 메모리가 대화 기록을 전부 저장하는 기능과 어떻게 다른지, 무엇을 남기고 다시 불러오며 고쳐야 하는지 쉽게 설명한다.

많은 MCP 도구 중 필요한 도구 세 개만 검색해 작업 컨텍스트에 넣는 흐름

에이전트 워크플로 2026년 8월 20일

MCP 도구는 왜 컨텍스트를 차지할까?

MCP 서버를 여러 개 연결했을 때 도구 설명이 컨텍스트를 차지하는 이유와 필요한 도구만 불러오는 세 가지 방법을 설명한다.

긴 규칙 파일이 컨텍스트를 채우고, 짧은 CLAUDE.md와 필요할 때만 불러오는 스킬로 정리되는 그림

에이전트 워크플로 2026년 7월 26일

CLAUDE.md는 왜 짧아야 할까?

규칙과 스킬을 길게 쌓을수록 에이전트가 더 똑똑해질 것 같지만, 지시가 충돌하고 응답이 느려지기도 한다. 새 모델일수록 규칙을 줄이고 필요할 때만 불러오는 이유를 정리한다.

큰 일을 계획하고 여러 에이전트가 병렬 실행한 뒤 독립 검증을 거쳐 통합 보고로 모으는 Grok Build 워크플로

에이전트 워크플로 2026년 7월 24일

Grok Build 워크플로가 도대체 뭐야?

한 채팅에 안 들어가는 큰 일을 단계로 나누고, 여러 에이전트를 병렬로 돌린 뒤 한 보고로 모으는 Grok Build 워크플로를 쉽게 정리한다.

하네스 엔지니어링을 작업, 기준, 검증, 기록, 재시도, 승인 흐름으로 보여주는 다이어그램

에이전트 워크플로 2026년 6월 16일 AI Agent First Setup · 9편

하네스 엔지니어링은 자동화보다 경계를 먼저 만든다

AI agent 작업이 길어질수록 필요한 것은 더 큰 자동화가 아니라 작업, 기준, 검증, 기록, 재시도, 승인을 묶는 하네스다.

프롬프트가 컨텍스트 창과 세션, 요약, 검증 흐름으로 이어지는 구조

에이전트 워크플로 2026년 6월 15일 AI Agent First Setup · 8편

LLM 세션을 기억처럼 믿으면 작업이 흔들린다

LLM 세션이 사람의 기억처럼 보일수록 중요한 조건을 대화창에만 남기기 쉽다. 긴 에이전트 작업은 다시 넣을 맥락을 따로 남겨야 한다.