Published on2026년 4월 15일AI Engineering 프로덕션 실전 완전 가이드 — RAG·Evals·Fine-tuning·LLMOps·Guardrails·Prompt Caching·비용 최적화까지 2025-2026년 현장 노하우ai-engineeringllmragevalsfine-tuningllmopsguardrailsprompt-cachingcost-optimizationproductiondeep-diveguideLLM을 프로토타입에서 프로덕션으로 가져가는 여정은 Jupyter 노트북의 데모와 다르다. RAG 파이프라인 설계, eval harness 구축, fine-tuning 결정 트리, LLMOps 관측 가능성, Guardrails와 안전성, Prompt Caching과 비용 최적화까지 2025-2026년 AI 엔지니어의 현장 가이드를 500줄로 정리한다.
Published on2026년 4월 12일OpenAI, Azure, AWS 엔터프라이즈 에이전트 관측성과 평가 비교 가이드openaiazureawsobservabilityevalsagentsopentelemetry2026OpenAI, Azure, AWS의 에이전트 관측성, 평가, 대시보드, OpenTelemetry 연동을 비교하고 플랫폼, 제품, 인프라 팀이 롤아웃 결정을 내리는 방법을 정리한 실무 가이드입니다.
Published on2026년 4월 12일Mastra 실전 가이드: 2026년 TypeScript 팀이 프로덕션 AI 에이전트에 채택하는 이유mastratypescriptai-agentmcpmemoryworkflowsobservabilityevalsragai-platform2026-042026-04-12오픈소스 TypeScript 스택 안에서 에이전트, 메모리, 워크플로, 관측 가능성, 평가, 프로덕션 배포를 함께 다뤄야 하는 팀을 위한 Mastra 실전 가이드입니다.
Published on2026년 4월 12일OpenAI RFT with Custom Graders: A Practical Guide for Product and Platform Teamsai-platformopenairftreinforcement-fine-tuningcustom-gradersevalsreasoning-models2026-042026-04-12A practical guide to OpenAI reinforcement fine-tuning with custom graders, including when to use it, how to prepare data, how to evaluate checkpoints, and how to roll it out safely.
Published on2026년 4월 12일PydanticAI 실전 가이드: 2026년 Python 팀이 프로덕션 에이전트에 채택하는 이유pydanticpydantic-aipythonai-agentmcpdurable-executionobservabilityevalsai-platform2026-042026-04-12Python 중심 에이전트 시스템, 모델 유연성, 내구성 있는 워크플로, 관측 가능성, 평가 체계가 필요한 팀을 위한 PydanticAI 실전 가이드입니다.