개발 뉴스

2026년 10월 28일 수 · 30건

커뮤니티Velog 트렌딩3일 전

LangGraph RAG Agent 구현: 검색을 Tool로 만들까, Node로 만들까?

벡터 데이터베이스를 만들었다면 이제 사용자의 질문에 맞는 문서를 찾아 답변하는 앱을 연결할 차례다. 이때 자주 고민하는 것이 검색을 모델이 선택하는 도구(Tool)로 둘지, 매번 실행되는 그래프 노드(Node)로 둘지다. 두 방식은 비슷해 보여도 제어권이 다르다. Tool 기반 검색과 Node 기반 검색 비교 기준 Tool 기반 Node 기반 검색 시점 모델이 필요하다고 판단할 때 그래프에

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커뮤니티Velog 트렌딩3일 전

LangGraph 기초: State, Node, Routing, Loop로 AI 워크플로우 만들기

하나의 LLM 호출로 모든 일을 처리하려고 하면 입력이 복잡해지고, 무엇이 잘못됐는지 찾기도 어려워진다. 사용자 문의를 분류하고, 적절한 담당 기능에 전달하고, 결과를 검토하는 작업은 여러 단계의 워크플로우로 나누면 관리하기 쉽다. Python 라이브러리 LangGraph는 이런 흐름을 그래프 형태로 정의하도록 도와준다. 워크플로우와 에이전트는 어떤 차이가 있을까? 워크플로우는 개발자가 미리

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국내 기술블로그NAVER D23일 전

AI 시대의 개발자를 꿈꾸는 학생 개발자에게

시작하며: 2018년과 2026년 사이의 간격과 격변기의 고민 ​ 2018년에 저는 '백엔드 개발자를 꿈꾸는 학생개발자에게'라는 글을 이곳 D2 블로그에 공유했습니다. 당시 학생 개발자들과의 미트업 행사에서 나왔던 질문과 답변을 정리한 글이었습니다. 그 후 8년의 시간이 흘렀기에 그 글만 노출된다면 학생들에게 현시점에 적절한 정보를 주지 못할까 봐 걱정되었습니다. 그래서 2025년 말 설문으

d2.naver.com

커뮤니티Velog 트렌딩3일 전

파인튜닝과 LoRA 입문: Hugging Face로 텍스트 분류 모델 개선하기

LLM을 사용하다 보면 "프롬프트만 바꾸는 것으로 충분할까?", "회사 데이터로 모델을 직접 학습시켜야 할까?"라는 고민이 생긴다. 파인튜닝(Fine-tuning)은 이미 학습된 모델을 특정 작업에 맞는 데이터로 추가 학습하는 것이다. 그리고 LoRA(Low-Rank Adaptation)는 전체 파라미터를 모두 수정하는 대신 작은 적응 파라미터를 추가해 학습 비용을 줄이려는 기법이다. 두 방

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