LLM

이번 주 1인 개발자를 위한 기술 뉴스 3선

문제점 (고통지수: 5/10) 정보 과부하 시대에 뉴스와 기사를 읽는 데 너무 많은 시간이 소요됩니다: 하루에 수십 개의 뉴스레터 도착 긴 기사를 읽을 시간 부족 핵심 내용만 빠르게 파악하고 싶음 RSS 피드가 쌓여만 감 바쁜 전문가들은 핵심만 빠르게 파악하고 싶어합니다. 타겟 시장 글로벌 지식 근로자 - 예상 TAM $1B+ 뉴스레터를 많이 구독하는 직장인 여러 소스를 모니터링하는 애널리스트 RSS 리더 사용자 정보 큐레이션에 관심 있는 사용자 AI News Summarizer란? 뉴스, 기사, 블로그 포스트를 AI로 3줄 요약해주는 서비스입니다. ...

문제: Vector DB의 비용과 복잡성 LLM 애플리케이션을 개발할 때 “메모리” 기능은 필수입니다. 사용자와의 대화 기록, 컨텍스트 유지, 지식 검색 등 다양한 용도로 활용됩니다. 현재 대부분의 개발자들은 이를 위해 Vector Database를 사용합니다: Pinecone (클라우드) Chroma (로컬) pgvector (PostgreSQL 확장) Milvus, Qdrant 등 하지만 이 접근 방식에는 문제가 있습니다: 비용: 클라우드 Vector DB 비용이 빠르게 증가 복잡성: 임베딩 생성, 인덱싱, 검색 파이프라인 구축 필요 지연: 네트워크 RTT 추가 인프라: 서버 관리 부담 솔루션: 클라이언트 사이드 O(1) 메모리 Remember Me는 Vector DB 없이 클라이언트 사이드에서 동작하는 LLM 메모리 라이브러리입니다. ...

이번 주 1인 개발자를 위한 기술 뉴스 4선