geofence warrant 대법원 판결 뒤 위치 데이터 앱을 3개월간 손본 회고
위치 데이터를 다루는 모바일 앱 백엔드를 미국 영장 판례 흐름에 맞춰 3개월간 손본 기록이다. 서버 좌표 저장량을 80% 줄였고 H3 인덱싱과 셀 기반 RAG로 갈아탔다.
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Listen Labs $69M 펀딩: 빌보드 채용 광고가 바이럴 → 시리즈 B 직행
Listen Labs 빌보드 광고가 바이럴된 직후 $69M 펀딩이 떴다. AI 인터뷰 도구의 내부 파이프라인을 흉내내다 막힌 지점을 정리한 TIL이다.
Ferrari + IBM이 AI로 F1 슈퍼팬 만드는 법 — 개인화 프로젝트 회고
Ferrari + IBM이 노린 슈퍼팬 전략의 구조와, 비슷한 개인화 시스템을 3개월 운영하며 부딪힌 현실을 시간순으로 비교한다.
Tim Cook 퇴임 시나리오에서 Swift 개발자가 추적해야 할 신호 4가지
리더십 교체가 거론되는 시점에 Swift 개발자가 봐야 하는 건 하드웨어 로드맵이 아니라 거버넌스와 표준 라이브러리 우선순위다. Claude와 MCP를 붙여 Swift Evolution 변경을 자동 분류해본 12주 기록을 정리한다.
벡터 데이터베이스 선택 기준 — Pinecone vs Weaviate vs pgvector 실전 비교
RAG 파이프라인에 벡터DB를 붙여야 하는데 선택지가 너무 많다. Pinecone, Weaviate, pgvector 세 가지를 실제로 써보고 규모별로 어떤 게 맞는지 정리했다. 비용 계산까지 포함.
OpenAI Assistants API로 RAG 구축하기 — 파일 검색부터 함수 호출까지
LangChain + ChromaDB 조합의 RAG 파이프라인을 OpenAI Assistants API로 교체한 경험이다. 벡터스토어 자동 관리, 파일 검색, 함수 호출까지 실제 코드와 함께 비교한다.
Python LangChain RAG 구축 — 청킹 전략과 벡터DB 선택이 답변 품질을 갈랐다
사내 위키 800페이지를 검색하는 RAG 챗봇을 LangChain으로 구축했다. 벡터DB 선택에 2주를 쓴 뒤에야 청킹 전략이 답변 품질의 80%를 좌우한다는 걸 깨달았다. Chroma, Qdrant, Pinecone 비교와 리트리버 튜닝까지 기록한다.