LG 클로이드는 정말 ‘제로 가사노동’을 가능하게 할까? 기대와 현실 사이

LG클로이드_가사노동

주요 기사 요약 LG전자가 6일(현지시간) CES 2026에서 양팔과 다섯 손가락을 갖춘 홈로봇 ‘LG 클로이드’를 공개했다. 클로이드는 세탁물 정리, 요리, 청소 등 실제 가사 작업을 수행할 수 있으며, AI 기반으로 거주자의 라이프스타일과 일정을 학습해 가전을 제어하는 AI 비서 역할도 한다. LG전자는 이를 통해 ‘제로 레이버 홈'(가사노동 해방) 비전을 구현한다고 발표했다. 글로벌 서비스 로봇 시장이 연평균 20% … Read more

RAG 시스템, 의미 검색만 믿었다가 단어 검색이 필요한 경우를 발견했다

의미검색_단어검색

주요 기사 요약 2025년 기준 기업 검색 시스템 중 70% 이상이 semantic 기술을 통합했으며, 이는 2019년 30% 미만에서 급증한 수치다. 하지만 실무에서는 semantic search가 모든 상황에 적합하지 않다는 것이 드러났다. 기술 문서 검색, SKU 조회, 법률 문서 검색 등 특정 분야에서는 keyword search의 정확도가 semantic search를 능가한다. 전문가들은 “semantic search는 의도를 이해하지만 keyword search는 명확한 … Read more

벡터 DB 6개월 운영 후 내린 결론: Pinecone, Qdrant, PGvector 선택 기준

벡터DB선택기준

주요 기사 요약 2026년 벡터 DB 벤치마크에서는 단순 성능 비교를 넘어 운영 복잡도와 비용 효율성이 중요한 요소로 떠올랐다. Pinecone은 관리 부담이 거의 없지만 월 $3,300(10M 벡터 기준), Qdrant는 50M 벡터에서 QPS 41.47(99% recall)로 강력하지만 자체 관리 필요, PGvector는 pgvectorscale로 50M 벡터에서 471 QPS를 달성하며 AWS 대비 75% 비용 절감이 가능하다. 실제 스타트업과 엔터프라이즈의 선택 기준은 … Read more

청킹전략! 문서를 512토큰씩 자르니까 RAG 정확도가 40% 올라갔다

청킹전략_512토큰

주요 기사 요약 2026년 RAG 최적화 연구에서는 청킹 전략이 검색 정확도에 미치는 영향이 상당함이 확인되었다. 일반적으로 200~500 토큰(약 150~400 단어) 범위를 사용하지만, OpenAI의 text-embedding-ada-002는 256 또는 512 토큰 블록에서 최적 성능을 보인다. TableRAG의 경우 구조화된 데이터 처리로 10~20% 정확도 향상을, 금융 및 재고 관리 시스템은 30% 개선을 보고했다. 특히 청킹 전략을 잘못 선택하면 중요한 개념이 … Read more

LLM이 제멋대로 답변하는데, JSON으로만 뱉게 하는 방법

LLM답변_JSON

주요 기사 요약 2026년 LLM 통합 개발자들은 Output 포맷 강제의 문제를 지속적으로 마주친다. OpenAI의 최신 연구에서는 LLM이 JSON 형식으로 코드를 반환할 때 Markdown으로 반환하는 것보다 성능이 떨어진다는 것을 발견했다. Google의 Gemini는 response_mime_type 파라미터로 JSON 출력을 강제할 수 있으며, lm-format-enforcer와 outline 같은 오픈소스 도구들은 Grammar 기반 제약을 통해 정확한 형식 준수를 보장한다. 특히 금융, 의료, 데이터 … Read more