전체 글57 결정 모델(Jev)의 쓸모는 정답률보다 모를 때 물러서는 방식에 있다 글을 쓰지 않고 판단만 돌려주는 모델이 나왔습니다. TypeSafe의 jev입니다.에이전트 안의 LLM 호출 중에서 이런 모델로 옮겨 앉힐 수 있는 자리가 어디인지 훑어보고, 가장 전형적인 분류 과제 하나에서 추론형 LLM과 나란히 돌려 봤습니다.정답률은 LLM에 조금 못 미쳤습니다.대신 모를 때 물러서는 모양이 좋았고, 같은 입력에는 같은 답을 냈습니다.그래서 LLM을 대신하는 자리보다는 LLM 앞에 세우는 자리가 맞다고 봤습니다.글을 쓰지 않는 모델에이전트를 만들다 보면 모델 호출의 상당수가 사실은 글을 쓰는 일이 아니더라고요. 이 요청이 환불인지 재예약인지, 두 이름이 같은 회사인지, 이 문장이 정책에 걸리는지를 묻는 것들입니다. 답은 보기 몇 개 중 하나인데도 LLM에 JSON으로 달라고 부탁하고.. 2026. 9. 30. Langfuse v3에서 v4로 올리기: 셀프호스팅 무중단 마이그레이션 최근 저희 Langfuse를 v3.x에서 v4.x으로 올렸습니다. 환경은 EKS에 ArgoCD automated sync, ClickHouse Cloud, ClickHouse Managed PostgreSQL, 그리고 차트에 번들된 Redis(valkey)입니다. 공식 업그레이드 가이드 [1]가 안 다루는 것들, 특히 Helm 차트 메이저 전환이랑 ArgoCD, ClickHouse Cloud에서 실제로 걸렸던 지점 위주로 정리했습니다. 구성이 저희랑 달라도 체크리스트랑 검증 쿼리는 그대로 쓰실 수 있을 거예요. 결국에는 직접 해보고 걸린 것들을 적은 글입니다.요약서버 업그레이드를 다섯 단계(최신 v3, 차트 v2, v4 legacy, dual, backfill)로 쪼개고 단계마다 PR과 sync를 분리했.. 2026. 9. 23. 조인 성능은 엔진이 아니라 플래너가 정한다 (Clickhouse 26.4+) ClickHouse는 조인에 약하다는 통념이 있습니다. 정말 그런지, 어떤 조건에서 그런지를 같은 조건에서 직접 재보고 싶어서 DuckDB와 ClickHouse를 컨테이너에 나란히 세워 TPC-H를 SF100까지 돌렸습니다. 결론은 제목 그대로 조인 성능을 가르는 건 엔진이 아니라 플래너였고, 그 통념은 특정 버전까지의 얘기였습니다. 거기까지 가는 길에 예상 못 한 것들이 몇 개 있었습니다.왜 다시 재봤나고객 데이터 파이프라인을 설계하다 보면 분석용 엔진을 고르는 순간이 꼭 옵니다. 로그와 이벤트를 쌓고 대시보드를 돌리는 쪽은 ClickHouse가 익숙하고, 정규화된 업무 테이블을 이리저리 붙여 보는 애드혹 분석은 DuckDB가 편하죠. 그런데 이 둘을 가르는 기준으로 늘 나오는 말이 하나 있습니다. C.. 2026. 9. 9. FDE에게 필요한 건 프롬프트가 아니라 해체하는 능력이다 에이전트를 만들다 보면, 프롬프트를 쓰는 시간보다 고객이 덩어리로 준 것들을 어디까지 쪼갤지 정하는 시간이 훨씬 깁니다. 그 쪼개기가 데리다가 말한 해체와 되게 닮아 있어서, deconstruction이라는 말을 빌려 정리해 봤습니다.해체라는 말을 빌린 이유 데리다의 해체주의 얘기로 시작하겠습니다. 어떤 글이나 이론을 아주 꼼꼼히 읽어서, 그 글이 스스로 세운 규칙을 자기도 모르게 어기는 지점을 찾아내는 겁니다. 부수는 게 아니라, 이미 안에 있던 균열을 드러내는 거죠. 그리고 순서를 뒤집는 데서 멈추지 않습니다. 말이 글보다 앞선다는 위계를 뒤집어서 "글이 말보다 낫다"로 끝내면 그것도 또 다른 위계가 되니까, 둘로 나누는 틀 자체를 흔듭니다.[1] 판정 에이전트를 몇 번 만들고 나니 이게 남의 얘기가.. 2026. 9. 7. 이전 1 2 3 4 ··· 15 다음
