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이번에는 메모리에 관한 모든 것을 소개합니다. 정확히 말하면 ‘랭체인’에서의 메모리에 관한 것이죠. 상호참조해결(Coreference Resolution), 랭체인에서 메모리를 다루는 전략, 메시지를 영구적으로 저장하기 위한 LangGraph, 효율적인 메시지 활용을 위한 처리와 요약 방법을 다룹니다. 우선 메모리에 무엇을 저장하는지, 이를 알아보려고 합니다. 우리는 랭체인으로 모든 미가공 메시지를 저장하거나, 다듬어진 일부 메시지를 저장하거나, 메시지의 요약본을 저장할 수 있습니다. 물론 저장하고 싶은 메모리에 대한 처리 과정을 추가할 수도 있습니다. 또, 이 기능을 애플리케이션에 더 적합한 로직으로 확장할 수도 있죠.
우리가 서비스를 운영할 때는 백엔드에서도 유닛 테스트를 하고 프론트엔드에서도 유닛 테스트를 합니다. 반면 유닛 테스트가 잘 이뤄지지 않는 경우도 많습니다. 그렇기 때문에 E2E 테스트를 통해서 사용자 관점에서의 테스트를 정립하고 검증해야 문제가 없다고 판단할 수 있습니다. 그러나 E2E 테스트는 통합 테스트이고, UI 테스트가 합쳐져 있기 때문에 테스트 코드를 작성하는 것부터 시간이 오래 걸리고, 테스트 속도도 상대적으로 느립니다. 이번 글에서는 E2E 테스트의 어려움을 줄여주는 셀레늄, 퍼펫티어, Playwright와 같은 다양한 테스트 툴, 나아가 인증 관련 서비스 및 유지 보수 비용을 줄여 효율적인 테스트 코드를 작성하는 방법을 소개하겠습니다.
혹시 울타 뷰티라는 기업을 들어보셨나요? 울타 뷰티는 미국 최대의 뷰티 리테일러로, 국내에선 흔히 ‘미국판 올리브영’이라 불리곤 합니다. 이 이름이 익숙하다면, 아마 지난 8월 투자의 귀재 워런 버핏이 투자한 기업이라는 소식을 들으셨을 겁니다. 당시 버핏은 애플 지분을 절반으로 줄이며 현금을 확보한 뒤 울타 뷰티에 투자해 화제가 되었죠. ‘애플을 팔고 선택한 기업’이라는 수식어로 주목을 받았습니다. 하지만 최근 버핏은 보유하던 울타 뷰티의 지분 대부분을 매각하며 주가가 일시적으로 하락하기도 했습니다. 갑자기 주목받은 이 기업, 과연 버핏이 선택했던 강점은 무엇이었고, 금세 매각을 결정하게 만든 한계는 무엇일까요? 오늘은 울타 뷰티를 올리브영과 비교하며 자세히 살펴보려 합니다.
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잘 성장하던 아크(Arc) 브라우저가 돌연 업데이트 중단을 선언했다. 지난 10월 25일, 아크의 개발사인 더브라우저컴퍼니의 대표가 유튜브에 영상을 올렸는데, 더 이상 아크에 기능을 추가하지 않겠다고 발표한 것이다. 앞으로는 보안 업데이트만 진행할 것이며, 나머지 시간은 새 제품을 개발하는 데 집중할 예정이라고 한다. 더브라우저컴퍼니는 지난 3월에 5천만 달러(약 690억 원)의 추가 투자를 받은 터라, 회사 사정이 어려워서는 아닐 것이다. 아크의 사용자 수도 계속 증가세라 지표가 나쁜 것도 아니었다. 그렇다면 아크 브라우저는 왜 돌연 업데이트를 중단한 걸까?
정보처리기사, SQLD, ADsP, CKA, AWS 자격증 등 IT분야에는 수많은 자격증이 있습니다. 시작은 어렵지만 대체로 3개월 이내에 자격을 취득할 수 있습니다. 반면에, 자격 취득에만 2년 이상 걸릴 것을 생각하고 도전하는 자격도 있습니다. 바로 대한민국 최고의 국가 기술 자격증 “기술사”입니다. 어쩌면 기술사 자격증에는 이런 이미지가 있을지도 모르겠습니다. 누군가에게는 다소 생소할 수도 있는 자격증, 누군가에게는 ROI가 현저히 떨어지는 자격증. 응시 자격조차 채우지 못했던 주니어 개발자인 제가 어쩌다 이러한 기술사 자격을 얻게 되었을까요? 준비하게 된 계기부터 실제 자격을 취득하기까지, 경험을 기반으로 정보관리 기술사에 대해 정리해 보았습니다.
Wafris는 웹 애플리케이션 방화벽을 오픈소스로 제공하고 있습니다. 저희는 다양한 프레임워크를 지원하는데, 그중에서도 Rails 미들웨어 클라이언트를 제공하고 있죠. 처음 v1 클라이언트를 출시했을 때는 여러분의 앱과 함께 로컬 Redis 데이터스토어를 배포해야 했습니다. 하지만 이제 v2 Rails 클라이언트를 출시하면서 SQLite를 백엔드 데이터스토어로 사용하게 되었습니다. 이 글에서는 Redis에서 SQLite로 마이그레이션하기로 결정한 이유, 성능에 대한 고려 사항, 그리고 아키텍처의 변화에 대해 다룰 예정입니다.
중소 IT 채용 시장에는 적합한 사람을 구하기 어렵다는 한탄이 많다. 그런데 간혹 그 어려움의 이유가 보이는 채용 공고를 만나기도 한다. 심지어 최근 본 어떤 공고는 담당 업무 항목을 채우지 않아, “상세내용을 입력하세요” 문구가 그대로 노출되고 있었다. 담당 업무 항목은 구직자의 지원 여부를 결정할 매우 중요한 정보다. 이런 성의 없는 채용 공고는 적합한 인재를 만날 가능성을 떨어뜨릴뿐더러 회사에 대한 인상까지 나쁘게 만든다. 이번 기회에 중소 IT 기업 채용 공고의 나쁜 사례들을 살펴보고 그에 대한 처리 방식을 제안하려고 한다. 중소 IT 기업에서 인사를 담당하거나 관련 있는 분들이 주목하면 좋겠다. 아울러 IT 직군 구직자들도 원하는 일자리를 얻는 데 도움을 얻길 바란다.
시장에는 오픈AI의 챗GPT, 앤트로픽의 클로드, 구글의 제미나이 같은 대표 LLM을 제외하고도 수많은 언어 모델이 거의 매일 새롭게 나타나고 있으며, 각 모델마다 고유한 기능과 전문성을 갖추고 있습니다. 그러다 보니 비즈니스 애플리케이션을 고집하지 않아도 어떤 서비스를 만들고자 할 때, 그 기능 요구 사항에 따라 사용자 쿼리를 해석할 때는 어떤 특정 LLM을 사용하고, 해당 쿼리에 대한 응답을 작성하는 데는 완전히 다른 LLM을 사용하고자 하는 필요성이 생길 수 있습니다. 이럴 땐 어떻게 프로세스 파이프라인을 구축해야 할까요? 이런 워크 프로세스를 요청하는 시나리오가 바로 ‘랭체인(LangChain)’ 탄생에 아이디어를 제공합니다.
피그마(Figma)는 지난 6월 Config 2024에서 AI 기능 업데이트를 발표했습니다. 디자인 생성부터 이미지 처리, 텍스트 수정까지 자동화하여, 디자인 프로세스를 간소화할 다양한 기능을 소개했는데요. 아쉽게도 그중 ‘메이크 디자인(Make Design)’ 서비스를 7월 초 일시 중단했습니다. 그리고 피그마는 최근 ‘메이크 디자인(Make Design)’ 기능을 ‘First Draft’라는 이름으로 다시 공개했습니다. 그러나 피그마가 해당 기능을 재정비하는 사이, 텍스트로 화면을 설계할 수 있는 서비스가 여럿 주목받았는데요. 오늘은 최근 베타 서비스를 시작한 ‘Polymet’을 살펴보고자 합니다.
“ChatGPT 美 변호사 시험 상위 10%로 통과”, “Claude 3, AI 첫 IQ 100 돌파” 위와 같이 AI의 능력을 홍보하는 문구들을 자주 접하셨을 것 같습니다. 이러한 성과들이 대단해 보이기는 하지만, 한편으로는 그 수준이 어느 정도인지 체감이 안 될 때가 있는데요. 마침 지난주 목요일 치러진 2025 대학 수능 시험을 통해 AI 능력을 시험해 보기로 했습니다. 평가 과목으로는 국어, 영어, 수학을 선택했는데요. 그 이유는 AI의 언어 처리 능력과 수리적 사고력을 종합적으로 평가하기 위함이고, 특히 한국어 능력 수준이 어느 정도 되는지 가늠해 보기 위함입니다.