Pick of the week5https://tech.kakaoent.com/front-end/2024/240116-common-component/ 더 가치 있는 공통 컴포넌트 만들기 | 카카오엔터테인먼트 테크블로그송기연(kaki) 음악과 별을 좋아하는 개발자입니다.tech.kakaoent.com What (무엇인가?): 아티클의 핵심 내용React/TypeScript 환경에서, 단순히 코드를 재사용하는 것을 넘어 확장성, 네이티브 요소 활용, 웹 접근성을 모두 고려하여 더 '가치 있는' 공통 컴포넌트를 설계하고 구축하는 방법에 대한 구체적인 기술 가이드이다.Why (왜 중요한가?): 이 주제가 중요한 이유잘 만든 공통 컴포넌트는 개발 속도를 높일 뿐만 아니라, 프로젝트의 전체 완성도(UI 일관성, UX..

아티클https://yozm.wishket.com/magazine/detail/2849/ 10분 만에 AI 에이전트 이해하기 | 요즘IT요즘 기술업계에서 가장 핫한 단어는 아마도 AI 에이전트일 겁니다. 지금까지 들었던 에이전트는 영화에서나 나오는 FBI/CIA 에이전트 정도가 다였는데 말입니다. 그렇다고 미리 쫄 필요는 없겠지yozm.wishket.com TL;DR'Uxia'는 시간과 비용이 많이 드는 기존의 사용자 테스트(User Test)를 AI 기반 '합성 테스트(Synthetic Testing)'로 대체하는 UX 리서치 툴이다. 실제 사용자를 모집하는 대신, 수천 개의 가상 AI 페르소나가 디자인 시안(프로토타입)을 보고 사용성을 시뮬레이션한다. 사용자는 테스트할 화면과 목표를 업로드하기만 하면..

Pick of the week4 10분 만에 랭체인 이해하기 | 요즘IT시장에는 오픈AI의 챗GPT, 앤트로픽의 클로드, 구글의 제미나이 같은 대표 LLM을 제외하고도 수많은 언어 모델이 거의 매일 새롭게 나타나고 있으며, 각 모델마다 고유한 기능과 전문성을 갖추고yozm.wishket.com 5W1H FrameWorkWhat(무엇인가?): 아티클의 핵심 내용다양한 LLM(대규모 언어 모델)이 쏟아져 나오는 파편화된 시장에서, 이 LLM들을 표준화된 방식으로 쉽게 연결하고 조립하여 AI 애플리케이션을 만들 수 있게 해주는 오픈소스 프레임워크이다. 과거 여러 종류의 데이터베이스를 ODBC/JDBC라는 표준 API로 통합했듯이, 랭체인은 각기 다른 LLM의 복잡한 API를 '추상화'하여 개발자가 일관된 방식..

아티클https://yozm.wishket.com/magazine/detail/3395/ TL;DR'Uxia'는 시간과 비용이 많이 드는 기존의 사용자 테스트(User Test)를 AI 기반 '합성 테스트(Synthetic Testing)'로 대체하는 UX 리서치 툴이다. 실제 사용자를 모집하는 대신, 수천 개의 가상 AI 페르소나가 디자인 시안(프로토타입)을 보고 사용성을 시뮬레이션한다. 사용자는 테스트할 화면과 목표를 업로드하기만 하면 단 몇 분 만에 주요 문제점, 강점, 개선 제안이 담긴 상세 리포트를 받아볼 수 있어, 제품 개발 초기의 가설 검증 속도를 획기적으로 높일 수 있다.Keyword합성 테스트 (Synthetic Testing): 실제 사람이 아닌 AI가 생성한 가상 사용자를 통해 제품을..

아티클https://yozm.wishket.com/magazine/detail/2839/ TL;DR랭체인(LangChain)은 여러 종류의 LLM(대규모 언어 모델)과 외부 데이터, API 등을 쉽게 연결하여 AI 애플리케이션을 만들 수 있게 해주는 오픈소스 프레임워크이다. 과거 여러 데이터베이스를 표준화된 방식으로 연결해주던 ODBC/JDBC처럼, 랭체인은 각기 다른 LLM의 복잡한 API를 '추상화'하여 개발자가 LLM 종류에 구애받지 않고 일관된 방식으로 개발에만 집중할 수 있게 해준다. 체인(Chains), 인덱스(Indexes), 메모리(Memory), 에이전트(Agents) 등의 구성요소를 레고 블록처럼 조립하여 챗봇, 요약, 데이터 기반 Q&A 등 복잡한 AI 워크플로우를 손쉽게 구현할 수 ..

아티클https://yozm.wishket.com/magazine/detail/2828/ TL;DRLLM(대규모 언어 모델)은 학습이 끝난 시점의 정보만 알아서 최신 정보에 약하고, 없는 사실을 지어내는 '환각(Hallucination)' 문제가 있다. RAG(검색 증강 생성)는 LLM이 답변하기 전에, 외부의 최신 데이터베이스나 문서를 먼저 검색(Retrieval)하고, 찾아낸 정확한 정보를 바탕으로 답변을 생성(Generation)하게 만드는 기술이다. 이로써 LLM을 비싸게 재학습시키지 않고도 답변의 정확성과 신뢰도를 크게 높일 수 있다.KeywordRAG (Retrieval-Augmented Generation): LLM이 답변을 생성하기 전에 외부 지식 소스에서 관련 정보를 검색하고 활용하는 프..

Pick of the week3https://medium.com/29cm/당신2-9하던-디자인-시스템-0-5인-리소스로-효율적으로-구축하기-a32b6b868c625W1H FrameWorkWhat(무엇인가?): 아티클의 핵심 내용0.5인이라는 극히 제한된 리소스로 디자인 시스템을 효율적으로 구축하고 운영하는 실용적인 전략을 다룬다. 핵심은 '완벽한 시스템'을 만드는 것이 아니라, '디자인 시스템도 하나의 제품'이라는 관점에서 MVP로 빠르게 시작하고, 자동화와 개방적인 협업 구조를 통해 '자생 가능한' 생태계를 만드는 것이다. 이를 위해 상황에 맞는 기술(어드민은 Ant Design, 대고객 서비스는 TailwindCSS)을 전략적으로 도입하고, 지속적인 피드백과 개선을 통해 시스템을 성장시킨 과정을 공유..

아티클https://yozm.wishket.com/magazine/detail/2950/TL;DR패션 플랫폼 29CM의 프론트엔드 개발자가 0.5인분이라는 제한된 리소스로 디자인 시스템을 효율적으로 구축하고 개선한 경험을 공유했다. '디자인 시스템도 하나의 제품'이라는 관점에서 MVP(최소 기능 제품)로 빠르게 구축하고 피드백을 통해 개선하는 전략을 사용했다. 내부용 어드민에는 Ant Design을 커스텀하여 개발 생산성을 극대화했고, 사용자 대상 서비스에는 TailwindCSS를 도입해 성능과 개발 경험을 모두 잡았다. 이 과정에서 완벽한 컴포넌트 구현의 어려움과 지속적인 스펙 변경이라는 문제에 부딪혔고, Chromatic을 활용한 피드백 프로세스 자동화, 오픈소스 방식의 기여 제도, GitHub 프로..

아티클https://techblog.woowahan.com/22839/TL;DR우아한형제들 AI플랫폼팀은 기존 MLOps 플랫폼(AI플랫폼 1.0)을 넘어, LLM(대규모 언어 모델) 기반의 AI 프로덕트가 급증하며 발생한 8가지 운영 문제(멀티 벤더 복잡성, 프롬프트 관리 한계, 안정성, 비용 관리, 실험 관리 부재 등)를 해결하기 위해 GenAI 중심의 AI플랫폼 2.0을 구축했다. GenAI Studio를 허브로 하여 SDK, API Gateway, Labs 컴포넌트를 유기적으로 연결해 LLMOps 워크플로우를 완성했으며, 이를 통해 개발-연구-운영 사이클을 효율화하고 비즈니스 임팩트를 창출하는 선순환 구조를 만들었다.KeywordLLMOps: LLM 기반 애플리케이션의 개발, 배포, 운영을 자동화..

아티클https://tech.kakao.com/posts/770TL;DR"My 구독" 플랫폼은 5년간 사용해 온 Webpack의 설정 복잡성과 의존성 문제로 유지보수 피로도가 증가하자 빌드 도구 교체를 결정했다. Vite, Parcel, Rsbuild를 설정 복잡도, 호환성, 생태계 기준으로 비교 검토한 결과, 설정이 간편하고 Storybook과의 호환성이 좋으며, 활발한 생태계를 가진 Vite를 최종 선택했다. 마이그레이션 결과, 복잡했던 설정 파일 6개가 2개로 줄었고, 평균 3,000ms였던 초기 컴파일 시간은 100ms 이하로 약 30배 단축되어 개발자 경험(DX)이 크게 향상되었다.Keyword빌드 도구 (Build Tool): Webpack, Vite, Parcel, Rsbuild프레임워크/라..