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설계 심화 1/4 — AI 데이터 파이프라인과 근거 데이터 설계: 케이스가 다르면 무엇이 달라지는가
문서가 들어와 근거(evidence)가 되기까지의 파이프라인을 층으로 나누고, 파싱·청킹·인덱스·인용·권한·신선도·평가를 2026년 기준으로 정리했다. 사내 문서 Q&A, 고객지원, 금융·법률, 분석 코파일럿 네 케이스에서 설계가 어떻게 갈리는지와 서술형 답안 뼈대까지.
AI 아키텍처 설계 심화
AI 시스템 설계 연재가 "LLM 호출 하나를 운영 가능하게 키우는 과정"이었다면, 이 세 편은 한 단계 위에서 묻는다. 같은 기술을 케이스가 다르면 어떻게 다르게 설계해야 하는가. 사내 문서 Q&A, 고객지원, 금융·법률처럼 인용이 엄격한 도메인, 백오피스 자동화, 기존 웹앱에 코파일럿 붙이기. 기술 세 편 뒤에 도메인 한 편을 붙였다. 각 편의 끝에는 서술형으로 설계안을 써야 할 때 쓸 수 있는 답안 뼈대를 뒀다.
- 데이터 파이프라인과 근거(grounding) 데이터 설계
- 에이전트 워크플로우와 LLM/RAG 아키텍처 설계
- 에이전트 기반 동적 UI 연동 설계
2026년 10월 초 기준으로 확인한 버전과 수치를 썼다. 이 분야는 반년이면 표가 바뀌니 날짜를 같이 봐 주길.
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설계 심화 2/4 — 에이전트 워크플로우와 LLM/RAG 아키텍처: 어떤 케이스에 어떤 모양을 고르나
워크플로우와 에이전트의 선택 기준, 2026년의 프레임워크·하네스 지형, 컨텍스트 엔지니어링, agentic RAG, 메모리, 멀티에이전트 논쟁의 수렴, 내구성 있는 실행과 보안, MCP·A2A 현황을 정리하고 고객지원·사내 문서 Q&A·코딩 에이전트·백오피스 자동화 네 케이스의 추천 아키텍처와 서술형 답안 뼈대를 적었다.
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설계 심화 3/4 — 에이전트 기반 동적 UI 연동: 정적·선언형·자유생성 중 무엇을, 어느 앱에
Generative UI를 정적 매핑·선언형 스펙·자유 생성 세 단계와 전송 프로토콜로 나누고, 2026년 10월 기준 A2UI·json-render·MCP Apps·OpenAI Apps SDK·AG-UI 1.0·Vercel AI SDK 6의 위치를 정리했다. 스트리밍, 승인 UI, 양방향 상태 동기화, 안전·접근성·테스트까지 다루고 챗 중심 SaaS·기존 웹앱 코파일럿·생성 대시보드 세 케이스와 서술형 답안 뼈대를 적었다.
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설계 심화 4/4 — 도메인마다 무엇을 깊이 고민해야 하나: 금융·의료·법률·공공·제조·커머스·교육·사내 운영
같은 RAG와 에이전트가 도메인에 따라 왜 다른 질문을 받는지, 규제·근거 데이터·실패 비용·사람의 위치·측정 지표 다섯 축으로 여덟 도메인을 훑었다. 2026년 한국 AI 기본법·금융 AI 가이드라인 개정·EU AI Act 연기, 실제 사고와 운영 수치를 바탕으로 프랙티스 관점의 함정을 정리했다.