2026 개발 트렌드: AI 에이전트 메모리 계층화(Session·Working·Durable) 없이는 운영 품질이 올라가지 않는다
에이전트 성능 병목이 모델 크기보다 메모리 구조에서 갈리기 시작한 배경과, Session/Working/Durable 계층을 운영 기준으로 설계하는 방법을 정리합니다.
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2026 개발 트렌드: 하이브리드 검색 + 리랭커 + 컨텍스트 압축, RAG를 ‘검색’이 아니라 ‘정확도 파이프라인’으로 운영하는 방식
벡터 검색 단독 구성에서 벗어나 BM25+벡터+리랭커+컨텍스트 압축을 결합해, 실제 서비스 정확도와 비용을 함께 관리하는 최근 팀들의 운영 흐름을 정리합니다.
Vector DB 내부: HNSW 인덱스와 RAG 백엔드
AI 서비스의 필수 인프라인 Vector Search. ANN 알고리즘(HNSW, IVF, PQ) 원리, 파라미터 튜닝, RAG 파이프라인 설계, 그리고 운영 체크리스트까지.