Coding

LLM 비용 절감: 토큰 최적화 전략

LLM 비용 절감: 토큰 최적화 전략

스마트 토큰 최적화로 LLM 비용을 80% 절감하세요

토큰 최적화는 비용 효율적인 LLM 애플리케이션과 예산을 소모하는 실험을 구분하는 핵심 기술입니다.

인디 웹: 디지털 독립성 회복

인디 웹: 디지털 독립성 회복

내용을 소유하고, 자신의 정체성을 통제하세요.

웹은 원래 누구나 출판하고 연결할 수 있는 분산형 네트워크로 설계되었습니다. 시간이 지나면서 기업의 플랫폼이 통제를 집중시켰고, 사용자가 제품이 되고 콘텐츠가 잠금되어 있는 ‘벽돌 정원’을 만들었습니다. 인디 웹 운동은 웹의 원래 약속을 되찾는 것을 목표로 합니다: 개인 소유, 창의적 자유, 진정한 연결.

VS Code에서 Dev 컨테이너 마스터하기

VS Code에서 Dev 컨테이너 마스터하기

Dev Containers를 사용하여 일관되며 이식 가능하고 재현 가능한 개발 환경을 생성하세요.

개발자들은 종종 의존성 불일치, 도구 버전, 또는 OS 차이로 인해 “works on my machine” 딜레마에 직면합니다. VS Code의 Dev Containers는 이 문제를 우아하게 해결합니다 — 프로젝트에 맞게 구성된 컨테이너화된 환경에서 개발할 수 있도록 해줍니다.

구조화된 출력으로 LLM 제약: Ollama, Qwen3 및 Python 또는 Go

구조화된 출력으로 LLM 제약: Ollama, Qwen3 및 Python 또는 Go

Ollama에서 구조화된 출력을 얻는 몇 가지 방법

대형 언어 모델(LLM) 은 강력한 기능을 가지고 있지만, 실제 프로덕션 환경에서는 자유로운 형식의 단락(free-form paragraphs)을 원하는 경우가 드뭅니다. 대신 우리는 예측 가능한 데이터를 원합니다. 즉, 애플리케이션에 입력할 수 있는 속성, 사실 또는 구조화된 객체를 말입니다. 이것이 바로 LLM 구조화된 출력(Structured Output)입니다.