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Pockit 엔지니어링 블로그 - 개발, 기술, 그리고 도구에 대한 이야기

AILLMevaluationtestingevalsAI-engineeringproductionCI-CDobservability

LLM 앱이 프로덕션에서 터지기 전에 문제를 잡는 완전 가이드. 자동화된 eval 프레임워크, 커스텀 스코어링, 회귀 테스트, 휴먼 평가, 그리고 2026년 모든 AI 엔지니어에게 필요한 CI/CD 파이프라인까지.

AIRAGfine-tuningLLMarchitecturevector-databaseembeddingsagentic-ai

LLM 앱에서 RAG, 파인튜닝, 롱 컨텍스트 윈도우 중 뭘 써야 하는지에 대한 실전 판단 프레임워크. 아키텍처 다이어그램, 비용 계산, 프로덕션 코드, 그리고 모든 AI 엔지니어가 필요한 의사결정 트리까지.

AIMCPA2AagentsLLMprotocolarchitectureagentic-ai

Model Context Protocol(MCP)과 Agent-to-Agent(A2A) 프로토콜을 깊이 있게 비교합니다. AI 에이전트가 도구를 사용하고 서로 협업하는 방식을 정의하는 두 표준의 아키텍처, 코드 예제, 실전 구현 패턴까지 다룹니다.

AILLMOpenAIAnthropiccost-optimizationsemantic-cachingprompt-engineeringTypeScript

시맨틱 캐싱, 모델 라우팅, 프롬프트 압축, 배치 처리로 LLM API 비용을 대폭 줄이는 실전 가이드. OpenAI, Anthropic, Google API 대상 코드 예제와 비용 계산 포함.

AIOpenAICodexClaude CodeAnthropiccoding agentdeveloper toolsAI codingsoftware engineering

OpenAI Codex와 Claude Code를 실제 프로덕션 코드베이스에서 비교합니다. 아키텍처, 에이전트 워크플로우, 코드 품질, 가격, 보안까지 — 실전 예제와 함께 솔직하게 정리했어요.

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