엔터프라이즈 AI 플랫폼 설계 (1): 프라이빗 인프라 격리와 초거대 분산 서빙 토폴로지
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데이터 유출과 외부 통신이 원천 차단된 사설망 환경에서 수백억~수천억 파라미터 LLM을 어떻게 안정적으로 서빙할 것인가? 제로 트러스트 프라이빗 인프라 경계, 텐서/파이프라인 병렬화의 All-Reduce 통신 병목 수식, 그리고 Prefill과 Decode를 분리하여 p99 지연 ...
LLM(Large Languge Models)
엔터프라이즈 바이브 코딩의 이면: MCP 컨텍스트 폭발 제어와 멀티 에이전트 거버넌스
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커밋 코드의 42%를 AI가 짜는 시대, 대중적 튜토리얼이 다루지 않는 엔터프라이즈 Day-2 운영 현실을 짚는다. 10만 토큰을 잠식하는 MCP 컨텍스트 비대화 방어, 4대 코딩 도구(Cursor·Windsurf·Claude Code·Cline) 아키텍처 비교, 점진적 발견 프록...
DeepSeek-V3/V4의 MLA(Multi-Head Latent Attention) 수리적 해부와 SGLang RadixAttention 서빙 최적화
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대규모 컨텍스트와 에이전트 루프에서 서빙 인프라의 최대 병목인 KV 캐시를 32분의 1로 압축하는 Multi-Head Latent Attention(MLA)의 수리적 메커니즘(저랭크 압축, 가중치 흡수, 분리형 RoPE)을 증명하고, Kubernetes 환경에서 SGLang Rad...
Kubernetes 환경에서 초저지연 LLM 서빙: vLLM vs SGLang 접두사 캐싱 아키텍처와 처리량 심층 비교
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멀티턴 대화, 에이전트 루프, 대규모 시스템 프롬프트 워크로드에서 TTFT(Time-to-First-Token)와 서빙 처리량을 결정짓는 핵심 병목은 접두사 캐싱(Prefix Caching)이다. vLLM의 PagedAttention 청크 해시 캐싱과 SGLang의 RadixAtt...
자가 개선 에이전트 루프 설계: 5단계 아키텍처와 리워드 해킹 방어
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자가 개선(self-improving) 루프는 사람 라벨 없이 프로덕션 트레이스를 학습 신호로 되돌리는 구조다. 롤아웃·스코어·필터·트레인·디플로이의 5단계 아키텍처, 복합 리워드 설계, PII·동의 게이트, 리워드 해킹 탐지와 방어, 조직 차원의 도입 판단 기준을 운영자 시점에서...
MCP 토큰 최적화 4가지 기법: 점진적 발견부터 코드 실행 호출까지
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MCP 서버를 늘릴수록 사용자 입력 없이 소비되는 도구 정의 토큰이 컨텍스트를 잠식한다. 업프론트 로딩 비용을 정량화하고, 점진적 발견·툴 압축 프록시·코드 실행형 호출·프롬프트 캐시 정합성이라는 네 가지 기법을 게이트웨이 레벨 통합과 토큰 예산 관리 관점에서 재구성한다.
추론 라우팅과 요청 캐스케이딩: 2-Tier 게이트웨이와 시맨틱 캐싱
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모든 요청을 같은 모델로 보내면 비용은 선형으로 늘고 지연은 최악값에 맞춰진다. 2-Tier 게이트웨이(L1 Ingress / L2 LLM API Gateway) 구조, 게이트웨이 솔루션 비교, 난이도 기반 요청 캐스케이딩, 시맨틱 캐싱, 그리고 라우팅 품질을 어떻게 관측하는지까지...
커스텀 모델 서빙 파이프라인: LoRA 학습부터 평가·롤아웃까지
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오픈 웨이트 모델을 직접 서빙하려면 데이터 수집, QLoRA 학습, 평가 게이트, Multi-LoRA 배포, 카나리 승격, 롤백까지 하나의 루프로 묶어야 한다. 모델·GPU·배포 모드 선택 기준, S3→NVMe 캐시, PP 멀티노드 교착 같은 실패 사례, 평가 임계값·레지스트리 운...
MCP 기반 에이전트 아키텍처 패턴: LLMOps 진화·안전한 페일오버·자가 개선 사례에서 뽑은 설계 원칙
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MCP를 붙였더니 왜 오히려 위험해지는가. 고정 파이프라인의 점진적 도구화, 선언적 의도와 컨트롤러 검증, 런타임 증거 기반 자가 개선, 그리고 MCP 서버를 만들기 전에 던져야 할 질문들을 실무 사례에서 설계 원칙으로 정리한다.
Skills와 MCP는 경쟁이 아니다: SKILL.md 기반 절차 지식과 MCP 연결 계층의 역할 분담
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MCP가 연결을 표준화한 뒤 병목은 컨텍스트와 절차 지식으로 옮겨 갔고, 그 자리에 SKILL.md 폴더 기반의 스킬이 들어왔다. 두 표준이 하는 일이 어떻게 다르고, 언제 무엇을 선택하며, 함께 쓸 때 토큰 예산을 어떻게 관리할지 정리한다.
MCP 앱스(MCP Apps)와 제너레이티브 UI: 에이전트 응답을 인터랙티브 화면으로
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에이전트의 텍스트 응답만으로는 전달되지 않는 구조·조작·확인의 손실을 짚고, MCP 앱스 확장이 서버의 UI 리소스를 호스트의 샌드박스 iframe에서 렌더링하는 구조, 선언적 UI와 개방형 UI의 트레이드오프, 유스케이스별 설계 가이드와 보안 경계, 사내 도구 전환 판단 기준을 ...
MCP 서버 테스트 전략: Inspector·Conformance·Property-Based Testing으로 신뢰성 확보하기
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MCP 서버는 30줄이면 만들 수 있지만, 그 30줄이 프로덕션에서 신뢰할 만한지 증명하는 일은 훨씬 어렵다. 프로토콜·도구 계약·모델 비결정성이 겹치는 MCP 서버를 Inspector 대화형 검증, 스펙 conformance 스위트, 속성 기반 테스트(PBT), 보안 회귀 테스트...
프로덕션 MCP 서버 보안 가이드: Tool Poisoning부터 인증·인가·감사까지
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MCP는 보안을 프로토콜로 보장하지 않는다. 위협 모델(STRIDE·MAESTRO·OWASP MCP Top 10)부터 Tool Poisoning 실전 메커니즘, OAuth 2.1 인증·인가, 에이전트 신원, 게이트웨이 런타임 통제, 배포 전 체크리스트까지 프로덕션 운영 관점에서 재...
Model Context Protocol(MCP) 아키텍처 정밀 분석: Host-Client-Server 스펙, JSON-RPC 2.0 프로토콜과 보안 경계
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N×M 통합 문제를 해결하기 위한 Anthropic MCP의 코어 아키텍처, JSON-RPC 2.0 기반 핸드셰이크 및 전송 계층(Stdio·SSE), Tool·Resource·Prompt 프리미티브, 그리고 Confused Deputy 방지를 위한 제로 트러스트 보안 모델을 심층...
GraphRAG 시스템 아키텍처: 지식 그래프(Knowledge Graph)와 벡터 검색의 결합, Leiden 군집화 및 하이브리드 검색
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단순 벡터 유사도 기반 RAG의 Global Sensemaking 한계를 극복하기 위한 Microsoft GraphRAG와 Neo4j 아키텍처, Leiden 알고리즘 기반 계층적 군집 요약, 그리고 Text2Cypher와 Vector-Cypher 하이브리드 검색 파이프라인을 심층 ...
RAG 청킹(Chunking) 전략 아키텍처: 고정 길이 분할부터 시맨틱·레이트 청킹까지
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검색 증강 생성(RAG)의 검색 정확도와 생성 충실도를 결정하는 청킹 전략(Fixed, Recursive, Document-structure, Semantic, Late Chunking)의 동작 메커니즘과 파레토 최적화 플레이북을 심층 분석한다.
RAG 아키텍처의 진화: Naive·Advanced·Modular 파이프라인과 심층 문서 파싱(Deep Document Parsing)
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Lewis et al. 2020 논문부터 Modular RAG까지의 진화 계보, 비정형 PDF/도표 구조를 보존하는 심층 문서 파싱(Deep Document Parsing) 기술, 그리고 BM25·Dense·Cross-Encoder 2단계 검색 파이프라인을 심층 분석한다.
LangGraph 아키텍처 심층 분석: StateGraph, 순환 제어, Checkpointer 및 멀티 에이전트 런타임 설계
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Google Pregel의 Actor-Channel 모델에서 출발한 LangGraph의 런타임 원리, State Reducer 메커니즘, 영속성 Checkpointer를 활용한 Human-in-the-loop 및 Time-travel 구현, 프로덕션 멀티 에이전트 오케스트레이션 패...
대규모 언어 모델(LLM) 서빙을 위한 경량화 아키텍처: 양자화·프루닝·증류의 엔지니어링 트레이드오프
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메모리 대역폭(Memory Bandwidth)과 VRAM 병목을 극복하기 위한 PTQ/QAT 양자화, AWQ, GPTQ, SmoothQuant, 구조적 프루닝 및 지식 증류의 수학적 원리와 프로덕션 서빙 트레이드오프를 심층 분석한다.
Vector Search Systems: 인덱싱 알고리즘(HNSW·IVF-PQ)과 프로덕션 검색 엔진 비교 분석
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고차원 벡터 공간에서의 근사 최근접 이웃(ANN) 탐색 알고리즘(HNSW, IVF-PQ, DiskANN)의 수학적 원리, 메모리·재현율(Recall)·지연시간 트레이드오프, 그리고 Pinecone·Milvus·Qdrant·pgvector의 아키텍처를 심층 비교한다.