코딩하는 곰돌이

Spring AI로 임베딩과 RAG 구현해보기평소엔 백엔드가 던져주는 API 응답을 화면에 그리는 데 집중했지만, 최근 사내 서비스에 AI 검색 기능을 붙이는 작업을 앞두고 있다는 소식을 듣고 "내가 소비할 API가 내부적으로 어떻게 동작하는지" 를 직접 이해해보고 싶어 KOSA의 Spring AI 임베딩/RAG 과정을 학습했다. 이 글은 그 과정에서 익힌 핵심 개념과 직접 구현하며 겪은 시행착오를 정리한 기록이다.왜 프론트엔드 개발자가 RAG를 알아야 할까AI 기능이 붙은 화면을 만들다 보면 항상 비슷한 질문에 부딪힌다."이 응답은 왜 이렇게 늦게 오지?""같은 질문인데 왜 답변 품질이 매번 다르지?""이미지 검색은 왜 텍스트 검색보다 느리지?"이런 질문에 답하려면 백엔드가 어떤 데이터를 어떤 구조로 ..

🌍 Google AlphaEarth Foundations가상 위성(Virtual Satellite)으로 지구 전체를 64차원에 압축하다 Google DeepMindEarth Engine10m 해상도64D EmbeddingCC-BY 4.0 한 줄 요약매일 쏟아지는 페타바이트급 다중 센서 지구 관측 데이터를 AI가 통합·압축하여,지구 육상·연안의 모든 10m 픽셀을 64차원 임베딩 벡터로 표현하는Google DeepMind의 지리공간 기반 모델(Foundation Model). 📌 명칭 안내공식 명칭은 AlphaEarth Foundations (알파어스 파운데이션)입니다.Google Earth AI 생태계의 핵심 구성 요소이며, 2025년 7월 30일 공개되었습니다.📑 목차왜 AlphaEarth인가? ..

⚙️ MLOps — Machine Learning Operations실험실의 Jupyter Notebook을 프로덕션의 신뢰할 수 있는 AI 시스템으로 CI/CDCTFeature StoreModel RegistryDrift DetectionLLMOps 한 줄 요약MLOps는 DevOps 원칙을 머신러닝에 적용하여,데이터 수집 → 학습 → 배포 → 모니터링 → 재학습까지 전 ML 생명주기를자동화·재현 가능·거버넌스 가능하게 만드는 엔지니어링·운영·문화의 통합 체계. 📌 핵심 통찰 (2026)"모델을 만드는 것"은 더 이상 가장 어려운 단계가 아니다.프로덕션에서 안정적으로 운영하는 것이 진짜 난제다.📑 목차MLOps란 무엇인가왜 MLOps가 필요한가 — ML 시스템의 특수성MLOps vs DevOps v..