#Study

Vector DB 비교: Chroma, Weaviate, Milvus, pgvector

주요 오픈소스 벡터 DB(Chroma, Weaviate, Milvus, Postgres pgvector)의 아키텍처, 성능, 확장성, 하이브리드 검색, 운영 난이도 등 장단점 비교 정리

실시간 데이터 파이프라인에서 Kafka와 Spark는 어떻게 함께 작동하는가

Real-Time User Data Analysis 아키텍처를 기반으로 Kafka(메시지 브로커)와 Spark Structured Streaming(스트림 처리 엔진)의 작동 원리와 둘의 생산자-소비자 관계를 정리한다.

Jev

글을 쓰지 않고 판단만 돌려주는 모델 정리

DeepSeek Harness

DeepSeek AI가 공개한 오픈소스 에이전트 프레임워크 DeepSeek Harness(dsh)의 핵심 아키텍처와 Cordis 기반 플러그인 생태계를 정리합니다.

Airflow

워크플로우 오케스트레이션 도구 입문

캐시와 반복문 순서

루프 순서와 캐시 간섭 정리

DGX spark

dgx 서버내에서 vllm opensource model serving

Google ADK 2.0

GraphDB와 Neo4j

neo4j

PydanticAI

멀티 에이전트와 pydanticAI의 부상, 그리고 팔란티어 온톨로지를 참고한 t2sql의 발전 방향

VertexAI Search

Langchain 1.0 alpha

GraphDB Cypher

GraphDB GDS

Context Engineering

GraphDB Generation

RDB to GraphDB 관계 모델링 및 마이그레이션 실무 매뉴얼

자동 트레이딩 전략 분석

기본 행렬

LU 분해

가우스 / 가우스-조던 소거법

벡터의 기본 연산(상수배, 덧셈)

행렬 곱에 대한 또 다른 시각

행벡터의 의미와 벡터의 내적

행렬식의 기하학적 의미

고윳값과 고유벡터

4개 주요 부분 공간의 관계

기저의 변환

Wide and Deep model

DKN

NCF(Neural Collaborative Filtering)

SAR(Simple Algorithm for Recommendation)

ALS(Alternating Least Squares)

빅분기 실기

context session

bash, cmd, powershell

CLI 환경

async

async wait

Debug

vscode debugging

YAML

Stock trading

trading strategy

BackTesting

backtesting이란

검색 시스템의 진화: 키워드, 시맨틱, 하이브리드 검색 비교 분석

키워드 검색, 시맨틱 검색, 하이브리드 검색의 원리와 구현 방법, 장단점을 비교 분석하고 Python 코드 예제를 통해 실제 구현 방법을 알아본다.

pip vs uv

uv

Semantic Chunking

Semantic Chunking은 텍스트의 의미적 맥락을 보존하면서 분할하는 기술로, RAG 시스템의 성능을 크게 향상시킨다.

데이터 관점에서 바라본 다이렉트 마케팅의 혁신과 미래

데이터는 다이렉트 마케팅의 핵심 동력이 되어 정밀한 타겟팅, 개인화된 고객 경험, 측정 가능한 성과를 가능하게 한다.

AI 에이전트 간 통신

Agent-to-Agent Communication

Model Context Protocol (MCP)

AI 모델과 외부 데이터 소스를 연결하는 오픈 프로토콜

LLM 엔지니어링

study

LLM을 활용한 실전 애플리케이션 개발

study

RAG 시스템 구축을 위한 랭체인 실전 가이드

study

Langgraph

study

PEFT

QLoRA - LoRA