AI
총 29편
서버 한 대짜리 개인 시스템의 자동 복구와 DOP-C02
봇이 죽으면 watchdog가 되살리고 연달아 실패하는 작업은 서킷브레이커가 끊는 개인 시스템의 자동 복구를, AWS DevOps 자격증(DOP-C02)의 무중단 배포·자동 복구와 비교해 정리했습니다.
Multi-AZ 고가용성 운영과 SAP-C02 재해 복구
하루 십수만 명이 쓰던 서비스를 한 리전 안 두 가용영역으로 운영한 경험과, AWS 아키텍트 자격증(SAP-C02)이 다루는 리전 단위 재해 복구 사이의 차이를 정리했습니다.
자작 RAG와 Bedrock Knowledge Base 비교
날짜만 물으면 엉뚱한 달을 꺼내오던 자작 RAG를 BM25로 고친 경험을, AWS Gen AI 자격증(AIP-C01)이 다루는 Bedrock Knowledge Base와 청킹·검색·비용 기준으로 나란히 놓고 정리했습니다.
AWS 프로페셔널 자격증 3개 취득기
AWS 기초 자격증 1개와 프로페셔널 3개를 따면서 Claude로 연습 문제를 푼 공부 방식과, 그 방식이 통하지 않은 부분을 정리했습니다.
업무용 AI 비서의 탄생 (2편) 기억을 입히는 이중 인덱싱
질문 기록을 로컬 벡터 저장소에 쌓고 의미·단어 하이브리드 검색과 도메인별 군집으로 AI 비서에 과거 맥락을 붙인 과정과 그 한계를 적었습니다.
업무용 AI 비서의 탄생 (1편) 도구 네 개를 MCP로 연결하기
이슈 트래커, 사내 위키, 모니터링, 운영 DB를 MCP로 한 AI 비서에 연결해 자료 수집을 맡긴 과정과 남은 한계를 적었습니다.
LLM 답변이 중간에 잘릴 때 확인할 max_tokens
프롬프트로 "N자 이내"를 요청해도 답변이 길거나 문장 중간에서 끊기던 원인을 토큰과 max_tokens 기준으로 찾아간 기록입니다.
AWS AI Practitioner(AIF-C01) 3일 합격 후기
AWS AI Practitioner(AIF-C01)를 3일 공부하고 합격한 과정과, Claude로 연습 문제를 푼 방식, 평소 만들던 RAG 사이드 프로젝트가 시험에 어떻게 겹쳤는지 적었습니다.
Datadog MCP로 운영 에러 분석 자동화하기
Datadog MCP와 Claude, IntelliJ를 연결해 매일 아침 운영 에러 분석과 Jira 백로그 생성을 줄인 방법과 한계를 적었습니다.
AI 에이전트의 "완료했습니다"를 믿지 못해 검증을 분리한 이유
AI 에이전트가 작업을 끝냈다고 보고했지만 실제로는 미완인 일이 세 번 반복되어, 검증을 에이전트 밖으로 떼어낸 과정을 적었습니다.
LLM 비용 절감을 위한 질문 난이도별 모델 라우팅
모든 응답에 최상위 모델을 쓰던 AI 집사를 질문 난이도로 나눠 모델 티어에 배정한 과정과, 감정 대화에서 품질이 깨졌던 경험을 적었습니다.
RAG 하이브리드 검색 BM25와 벡터
벡터 검색만 쓰던 RAG가 날짜와 장소명에서 틀리는 것을 BM25를 함께 돌려 고친 과정과 아직 남은 한계를 적었습니다.
백엔드 개발자의 AI 비서 만들기 (3편)
AI 비서에 장기 기억을 붙이려고 대화 전체 붙여넣기와 MEMORY.md 요약을 거쳐 LanceDB 벡터 검색까지 간 과정과 한계를 적었습니다.
백엔드 개발자의 AI 비서 만들기 (2편)
Discord 메시지가 Node.js 봇, Nexus MCP, claude -p를 거쳐 응답이 되기까지의 흐름과 채널을 11개로 나눈 이유를 정리했습니다.
백엔드 개발자의 AI 비서 만들기 (1편)
당근마켓에서 산 맥미니와 Anthropic의 서드파티 연결 금지 공지가 겹쳐서, Discord로 쓰는 AI 비서를 직접 만들게 된 과정을 적었습니다.
MEMORY.md 20KB가 에이전트를 죽였다
MEMORY.md가 20KB를 넘어 OpenClaw 에이전트가 새벽에 죽 은 일을 계기로, 자동 복구 도구와 메모리 관리 도구를 만들어 공개한 과정을 적었습니다.
자바 개발자의 AI 입문기 (5편) LangGraph 상태 기반 워크플로우
LangGraph의 노드, 엣지, 상태 개념을 Spring Batch에 빗대어 설명하고, 질문 분류부터 답변 생성까지 이어지는 카테고리별 검색 챗봇을 만들어 봅니다.
자바 개발자의 AI 입문기 (4편) - RAG 실전, Knowledge Base 검색 챗봇 만들기
RAG 파이프라인을 완성해서 회사 문서 기반 검색 챗봇을 만듭니다. 문서 로딩부터 답변 생성까지 전체 과정을 다룹니다.
자바 개발자의 AI 입문기 (3편) - RAG 기초, 문서를 벡터로 저장하기
RAG(Retrieval-Augmented Generation)의 기초 개념을 설명합니다. 문서를 벡터로 변환하고 ChromaDB에 저장하는 과정을 자바 개발자 관점에서 다룹니다.
자바 개발자의 AI 입문기 (2편) - LangChain 기초, 체이닝과 프롬프트 템플릿
LangChain의 프롬프트 템플릿과 체이닝 개념을 자바 개발자 관점에서 설명합니다. Spring의 의존성 주입과 비슷한 패턴을 발견할 수 있어요.
자바 개발자의 AI 입문기 (1편) - Python 환경 세팅과 OpenAI 첫 호출
9년차 자바 백엔드 개발자가 Cursor IDE와 바이브코딩으로 AI 개발을 시작하는 과정을 공유합니다. Python 환경 세팅부터 OpenAI API 첫 호출까지.
MCP 서버 실전 운영 (2편) - 원격 연결과 Git 동기화의 경계
stdio MCP와 REST API, 원격 MCP transport 를 구분하고 웹훅 동기화와 Cloud Run 인스턴스의 운영 한계를 정리합니다.
백엔드 개발자의 첫 MCP 서버 만들기 (1편) - AI와 데이터 연결하기
AI가 DB·API를 직접 읽게 만드는 MCP 입문. 블로그 중복 주제 체크 시간 10분→3초. 수동 복붙 작업 제로. 백엔드 개발자가 Python으로 첫 MCP 서버 만드는 A to Z.
AI 드리븐 코드베이스 문서화 (3편) - 실제 효과와 운영 가이드
4계층 문서 시스템의 실제 수치와 운영 가이드. AI 토큰 85% 절약, 정확도 85%→95%, 개발 속도 3배. 투자 대비 효과가 불분명할 때 정량 지표로 증명하는 방법.
AI 드리븐 코드베이스 문서화 (2편) - 4계층 정보 구조 설계
4계층 정보 구조 설계 상세. 오케스트레이션→요약→인덱스→상세 계층화로 AI 토큰 85% 절약, 응답 시간 30초→10초, 개발 속도 3배. YAML 메타데이터 스키마 설계법.
블로그에 AI 기능 붙이기 (2편) - MCP와 REST API의 경계
공개 코드의 stdio MCP 서버와 FastAPI REST API를 구분하고, Cloud Run 문서 동기화·웹훅 인증·인스턴스 간 일관성의 한계를 정리합니다.
AI 드리븐 코드베이스 문서화 (1편) - 22만 줄 코드를 AI가 읽게 만들어야 했던 이유
22만 줄 코드베이스에서 AI 토큰 90% 절약한 4계층 문서 시스템. 응답 시간 30초→10초, 정확도 85%→95%. AI가 프로젝트 구조를 이해하지 못할 때 어떻게 만드는가.
블로그에 AI 기능 붙이기 (3편) - 응답 캐시로 API 호출 줄이기
Supabase에 AI 응답을 저장해 189회 요청 중 142회를 캐시로 처리한 기록입니다. 히트율 75.1%와 실제 비용 절감을 구분하고 캐시 무효화 조건을 설명합니다.
블로그에 AI 기능 붙이기 (1편) - 월 35원으로 OpenAI + Netlify Functions
월 35원으로 블로그에 AI 기능 붙이기. OpenAI API + Netlify Functions로 코드 설명 기능 구현. 서버 없이 Gatsby 정적 사이트에 서버리스 AI 기능 추가하는 과정.