키워드 검색의 한계, 벡터 검색으로 돌파하기 법률 도메인에서 "은행 선납 수수료 반환 판례가 있나요?"라는 질문을 처리할 때, 전통적인 전문 검색(Full-Text Search)은 '수수료'라는 단어가 포함된 수천 건의 문서를 쏟아낸다. 변호사가 원하는 건 그 40개의...
Rhombus: Lisp의 메타프로그래밍 파워, Python의 문법으로 Lisp 계열 언어는 오랫동안 메타프로그래밍 분야의 선두에 서 있었다. 특히 Racket은 매크로를 일상적인 프로그램에 쉽게 녹여내려는 시도를 꾸준히 이어왔다. 그러나 Lisp 특유의 괄호 중심 문...
Node.js 26의 주요 변경점: 실무에서 반드시 확인해야 할 것들 Node.js 26이 공식 릴리스되면서 런타임 전반에 걸친 의미 있는 변화들이 포함됐다. 6개월간 Current 단계를 거친 뒤 LTS로 전환될 예정이므로, 지금은 변경 사항을 검토하고 마이그레이션 ...
HubSpot이 200억 벡터 시맨틱 검색을 운영하는 방법 HubSpot은 초기 PoC(개념 검증) 수준에서 출발한 시맨틱 검색 플랫폼을 현재 38개 이상의 내부 팀이 공유하는 대규모 서비스로 성장시켰다. 현재 이 시스템이 관리하는 벡터 수는 200억 개를 넘으며, 연...
PeerTube: 탈중앙화 영상 플랫폼의 기술적 구조 PeerTube는 YouTube, Vimeo 같은 중앙화된 영상 플랫폼의 대안으로 등장한 오픈소스 프로젝트다. Framasoft가 개발하고 AGPL-3.0 라이선스로 공개된 이 프로젝트는 현재 GitHub에서 15,...
LMDB 1.0 — 메모리 맵 기반 고성능 임베디드 DB LMDB(Lightning Memory-Mapped Database)는 B-Tree 구조를 기반으로 한 임베디드 데이터베이스 라이브러리로, BerkeleyDB API를 느슨하게 모델로 삼되 훨씬 단순하게 설계되었...