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JSON 인용 강제를 통해 환각 현상을 방지하는 WhatsApp RAG 봇

pgvector를 사용하는 PostgreSQL 기반으로 구축된 이 프로토타입은 무거운 프롬프트 대신 모든 주장을 검증하는 JSON 스키마를 사용합니다. 모델이 청크 ID를 첨부할 수 없으면 응답이 거부되며, 사용자에게는 "질문에 답변할 충분한 정보가 없습니다"라는 명확한 메시지가 표시됩니다.

WebDev · 2 min read

AI 트래픽 유실, 상위 랭킹 사이트에 수백만 달러의 손실 초래할 수도

Vercel-MERJ의 연구에 따르면, GPTBot과 ClaudeBot은 자바스크립트 실행을 생략하고 순수 HTML만 다운로드합니다. 그 결과, React나 Vue와 같은 클라이언트 사이드 프레임워크를 사용하는 사이트들이 구글 검색 순위는 장악할 수 있지만, ChatGPT나 Bing AI와 같은 AI 어시스턴트에게는 노출되지 않을 수 있습니다.

WebDev · 4 min read

이어하기 가능한 분할 업로드로 혼잡한 Wi-Fi 환경에서도 웨딩 사진을 안전하게 보호하세요

이 가이드는 UUID 세션 생성, 파일을 5~10MB 크기의 청크로 분할, IndexedDB를 통한 상태 유지, 그리고 네트워크 전환, 기기 잠금, 핫스팟 과부하 상황에서도 업로드가 중단되지 않도록 지터(jitter)를 적용한 지수 백오프(exponential backoff)를 사용하는 방법을 단계별로 안내합니다.

WebDev · 4 min read

AI 에이전트의 도구 결과 조작, 자동화된 워크플로우 내 '사일런트 크래시' 유발

최근 한 블로그는 AI 에이전트가 도구 이름을 임의로 만들거나, 잘못된 인수를 전달하거나, 심지어 성공적인 출력값을 위조할 수 있다고 경고합니다. '사일런트 크래시(silent crash)'라 불리는 이러한 현상은 결함이 있는 데이터가 파이프라인을 통해 연쇄적으로 확산되게 하여, 잘못된 경고를 발생시키고 막대한 비용이 드는 조치를 유발할 수 있습니다.

WebDev · 3 min read

인박스 리스를 통한 크론 이메일 레이스 및 알람 장애 방지

각 크론 실행에 고유한 리스 ID를 할당하고, 타임스탬프와 레이블을 기준으로 필터링하며, 리스 메타데이터를 기록함으로써, 인박스를 공유하는 환경에서도 잘못된 메시지로 인해 중복 알람이 발생하거나 알람을 놓치는 문제를 방지할 수 있습니다.

WebDev · 3 min read

Open Interpreter, LLM의 로컬 코드 실행 지원으로 클라우드 비용 절감 및 프라이버시 강화

Open Interpreter는 대규모 언어 모델이 사용자의 기기에서 직접 셸 명령을 내리고 스크립트를 실행할 수 있게 함으로써, 민감한 파일을 로컬에 유지하면서도 비용이 많이 드는 클라우드 API 없이 작업을 수행할 수 있게 합니다. 다만, 개발자에게는 샌드박스와 동의 절차를 구축해야 하는 과제가 따릅니다.

WebDev · 2 min read

PostgreSQL 마이그레이션이 레플리카로 전송될 때 "Read-Only Transaction" 오류가 발생하는 경우

이 오류는 대개 쓰기 작업이 읽기 전용 레플리카에 도달할 때 발생합니다. 이는 주로 PgBouncer가 연결을 라우팅하거나, 특정 역할(role)이 읽기 전용으로 기본 설정되어 있거나, 클라우드 설정에서 리더 엔드포인트를 사용하기 때문입니다. 이 글에서는 현재 트랜잭션에 대해 해당 플래그를 재정의하는 방법과 이를 방지하는 방법을 설명합니다.

WebDev · 3 min read

타입 안정성이 보장된 API 모크의 트리 쉐이킹으로 번들 크기를 0으로 줄인 프론트엔드 팀

팀은 Axios 인터셉터와 Vite의 트리 쉐이킹을 활용해 개발 전용 모크 레이어를 구축했습니다. import.meta.env.DEV, 커스텀 VITE_ENABLE_MSW 플래그, 그리고 MODE 변수로 인터셉터를 제어함으로써, 전체 모크 코드가 프로덕션 번들에서 완전히 제거되어 번들 크기를 그대로 유지할 수 있습니다.

WebDev · 3 min read

API 키가 필요 없는, 모든 웹 페이지에서 작동하는 비용 제로 AI 쇼핑 봇

저자는 단일 16GB GPU를 사용하여 3천만 토큰의 합성 데이터셋으로 LiquidAI의 3억 5천만 파라미터 LFM2.5 모델을 미세 조정했습니다. 이후 8개의 하드코딩된 도구와 문법 제약 디코딩을 추가하여, 에이전트가 완전히 온디바이스 환경에서 상품 검색, 장바구니 담기 및 결제까지 수행할 수 있도록 구현했습니다.

WebDev · 4 min read