728x90 분류 전체보기182 AI 시대의 백엔드, 벡터 데이터베이스(Vector DB)와 RAG 아키텍처로 지능을 더하다 1. 서론: 전통적 데이터베이스의 한계와 AI 열풍지금까지 백엔드 시스템의 핵심은 관계형 데이터베이스(RDB)나 NoSQL을 이용해 정형화된 데이터를 안정적으로 저장하고, 빠르게 조회(CRUD)하는 것이었습니다. "특정 ID를 가진 사용자의 주문 내역을 찾아라", "최근 일주일간 가장 많이 팔린 상품 top 10을 보여줘"와 같이 명확한 조건과 규칙을 가진 쿼리를 처리하는 데는 이 방식이 가장 효율적이었습니다.하지만 ChatGPT와 같은 거대 언어 모델(LLM)의 등장 이후, 비즈니스 환경은 급격히 변했습니다. 이제 사용자들은 시스템에게 더 복잡하고 맥락적인 질문을 던지기 시작했습니다. "나에게 딱 맞는 여행지를 추천해 줘", "이 계약서 100페이지 중 우리 회사에 불리한 조항이 있는지 요약해 줘", .. 2026. 2. 5. React 19와 Server Components: '하이드레이션의 지옥'을 탈출하는 새로운 아키텍처 1. 서론: 우리는 왜 다시 '서버'를 이야기하는가?지난 10여 년간 현대 웹 프론트엔드 개발의 역사는 브라우저, 즉 클라이언트 사이드(Client-Side)의 권한 강화의 역사였습니다. jQuery 시절의 DOM 조작 중심에서 벗어나 Angular, React, Vue와 같은 SPA(Single Page Application) 프레임워크가 등장하면서, 라우팅부터 상태 관리, UI 렌더링까지 모든 주도권이 브라우저로 넘어왔습니다. 이는 웹을 단순한 문서가 아닌 풍부한 상호작용이 가능한 '애플리케이션'으로 진화시켰습니다.하지만 빛이 강하면 그림자도 짙은 법입니다. 클라이언트 사이드 렌더링(CSR)의 대중화는 '거대한 자바스크립트 번들'이라는 고질적인 문제를 낳았습니다. 사용자가 첫 화면을 보기 위해서는 수.. 2026. 2. 5. LLM 시대의 백엔드 아키텍처: 벡터 데이터베이스(Vector DB)와 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 구축의 핵심 가이드 서론: 생성형 AI의 부상과 백엔드의 새로운 도전ChatGPT의 등장 이후, 생성형 AI(Generative AI)와 거대 언어 모델(LLM)은 소프트웨어 산업 전반을 강타하고 있습니다. 모든 서비스가 LLM을 통합하여 더 똑똑한 기능을 제공하려 시도하고 있으며, 이는 백엔드 엔지니어들에게 완전히 새로운 도전 과제를 안겨주었습니다.LLM은 강력하지만 만능은 아닙니다. 기업이 보유한 고유한 데이터나 최신 정보를 기반으로 답변하는 데는 명확한 한계가 있습니다. LLM은 학습 시점의 데이터만 알고 있으며, 사실이 아닌 정보를 그럴듯하게 만들어내는 '환각(Hallucination)' 현상을 보이기도 합니다. 기업 환경에서 신뢰할 수 있는 AI 서비스를 구축하기 위해서는 LLM에 정확한 외부 지식을 제공하는 메커.. 2026. 2. 4. React Server Components(RSC)와 Next.js App Router가 재정의하는 모던 웹 렌더링 아키텍처의 심층 분석 서론: 렌더링 패러다임의 진화와 필연적 변화웹 개발의 역사는 더 나은 사용자 경험(UX)과 개발자 경험(DX)을 추구하는 과정에서 렌더링 주도권을 두고 서버와 클라이언트 사이를 오가는 거대한 진자 운동과 같았습니다. 초기 웹의 MP A(Multi-Page Application) 시절, 모든 것은 서버에서 이루어졌습니다. 브라우저는 단순히 서버가 내려주는 HTML을 보여주는 뷰어에 불과했습니다.AJAX의 등장과 함께 시작된 SPA(Single-Page Application)의 시대는 렌더링의 무게중심을 클라이언트로 급격히 이동시켰습니다. React, Vue, Angular와 같은 프레임워크들은 브라우저 내에서 복잡한 상태 관리와 라우팅을 처리하며 웹을 '애플리케이션'의 경지로 끌어올렸습니다. 하지만 클라이.. 2026. 2. 4. REST API의 종말과 에이전틱 백엔드: GraphRAG와 WASI의 결합 1. 서론: 결정론적 백엔드를 넘어서전통적인 백엔드는 '결정론적(Deterministic)'이었습니다. 특정 엔드포인트에 요청을 보내면 미리 정의된 로직에 따라 결과를 반환했습니다. 하지만 복잡한 비즈니스 로직과 폭발적인 비정형 데이터의 증가로 인해, 백엔드는 이제 스스로 판단하고 최적의 도구를 선택하는 에이전틱(Agentic) 워크플로우를 갖춰야 합니다. 2026년 백엔드 아키텍처의 핵심은 단순한 데이터 전송이 아닌 '지능의 조율'입니다.2. GraphRAG: 벡터 검색의 한계를 넘는 지식 연결작년까지의 대세가 단순 벡터 검색 기반의 RAG였다면, 올해는 **GraphRAG(Knowledge Graph + RAG)**가 중심입니다. 벡터 검색은 유사한 의미를 찾지만, 데이터 사이의 복잡한 '관계'와 '.. 2026. 2. 2. React 19와 Server Components: 하이드레이션의 시대를 넘어 AI-Native UI로 1. 서론: 프론트엔드 패러다임의 거대한 전환지난 10년간 프론트엔드 개발은 클라이언트 사이드 렌더링(CSR)의 효율화에 집중해 왔습니다. 하지만 서비스가 비대해질수록 자바스크립트 번들 크기는 기하급수적으로 늘어났고, 사용자는 화면을 보기 위해 수 메가바이트의 스크립트가 로드되길 기다려야 했습니다. 2026년, 우리는 이제 '하이드레이션(Hydration)'이라는 비용을 최소화하고, 서버의 연산 능력을 브라우저의 상호작용과 결합하는 React 19와 **Server Components(RSC)**의 시대에 살고 있습니다.2. React Server Components(RSC): 제로 번들 사이즈의 실현RSC의 핵심은 컴포넌트의 실행 위치를 서버로 고정하는 것입니다. 이는 단순히 HTML을 미리 그리는 S.. 2026. 2. 2. Agentic Workflow와 GraphRAG: 지능형 백엔드의 설계 1. 서론: REST API의 종말과 '에이전트'의 등장전통적인 백엔드는 '결정론적(Deterministic)'이었습니다. 사용자가 A를 요청하면 서버는 미리 정의된 로직에 따라 B를 반환했죠. 하지만 AI가 통합된 현대의 백엔드는 '비결정론적'인 문제를 해결해야 합니다.이제 백엔드 엔지니어의 숙제는 단순히 데이터를 CRUD 하는 것이 아니라, AI 에이전트가 스스로 판단하고 도구를 사용하여 목표를 달성하게 만드는 워크플로우를 설계하는 것으로 옮겨가고 있습니다.2. GraphRAG: 벡터 검색의 한계를 넘어서지난해까지는 벡터 DB를 활용한 RAG(Retrieval-Augmented Generation)가 대세였습니다. 하지만 단순 유사도 기반 검색은 데이터 간의 복잡한 '관계'를 파악하는 데 한계가 있었.. 2026. 1. 31. React 19와 Server Components: '하이드레이션의 지옥'을 탈출하는 새로운 아키텍처 1. 서론: 우리는 왜 다시 '서버'를 이야기하는가?지난 10년간 프론트엔드 개발은 클라이언트 사이드 렌더링(CSR)의 시대였습니다. 브라우저가 모든 로직을 처리하고, 서버는 단순히 JSON 데이터를 던져주는 역할에 그쳤죠. 하지만 서비스가 복잡해질수록 자바스크립트 번들 크기는 기하급수적으로 늘어났고, 사용자는 화면을 보기 위해 수 메가바이트의 스크립트가 로드되길 기다려야 했습니다.2025-2026년 프론트엔드의 가장 큰 화두는 '하이드레이션(Hydration)' 비용의 최소화입니다. 사용자가 화면을 보고 있음에도 버튼이 클릭되지 않는 그 불쾌한 골짜기를 메우기 위해, 리액트는 이제 브라우저를 넘어 서버로 그 영역을 확장하고 있습니다.2. React Server Components(RSC): 제로 번들 .. 2026. 1. 31. 지능형 백엔드의 핵심: 벡터 데이터베이스와 LLM을 활용한 RAG 시스템 구축 심층 가이드 1. 들어가며: 생성형 AI 시대의 도래와 LLM의 한계ChatGPT의 등장 이후, 우리는 바야흐로 생성형 AI(Generative AI)의 시대에 살고 있습니다. 거대 언어 모델(LLM)은 텍스트 생성, 번역, 요약, 코드 작성 등 다양한 분야에서 놀라운 능력을 보여주며 비즈니스의 판도를 바꾸고 있습니다. 많은 기업이 자사의 서비스에 LLM을 통합하여 사용자에게 새로운 경험을 제공하고자 합니다.하지만 LLM을 실제 서비스에 적용하려고 할 때, 우리는 곧 몇 가지 치명적인 한계에 부딪히게 됩니다.환각(Hallucination): LLM은 사실이 아닌 정보를 마치 사실인 것처럼 그럴듯하게 꾸며낼 수 있습니다. 이는 신뢰성이 중요한 비즈니스 환경에서 매우 위험합니다.지식의 단절(Knowledge Cutoff.. 2026. 1. 29. 이전 1 2 3 4 ··· 21 다음 728x90
