Dev.to 뉴스
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Gemini, Claude, 그리고 OpenAI의 구조화 문서 추출 성능 비교 분석
LangSmith를 활용해 Gemini, Claude, OpenAI 모델의 문서 필드 추출 성능을 비교한 결과, Gemini Pro는 높은 정확도와 일치율을 기록했으며 Gemini Flash Lite는 압도적인 비용 효율성을 증명했습니다. 개발자는 단순 정확도가 아닌 '정확도 대비 비용'이나 '전체 레코드 일치 여부' 등 비즈니스 목적에 맞춰 모델을 선택해야 합니다.
Benchmarking Gemini, Claude, and OpenAI for Structured Document Extraction↗dev.to
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AI 에이전트가 실제 운영 환경에서 실패하는 이유 – 그리고 제가 각 실패를 해결한 방법
AI 에이전트가 실제 서비스에서 실패하는 핵심 원인은 모델 성능 부족보다는 종료 조건의 부재, 컨텍스트 오염, 도구 사용률 저하 등 아키텍처 설계 오류에 있습니다. 이를 해결하기 위해서는 코드 기반의 명확한 종료 상태 정의, 외부 데이터의 비신뢰 처리, 그리고 도구 호출 패턴에 대한 지속적인 모니터링이 필수적입니다.
Why AI Agents Fail in Production — and How I Fixed Each Failure↗dev.to
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2026년 AI 오픈소스 폭발: 개발자가 소프트웨어를 구축하는 방식을 재정의하는 20개의 프로젝트 (그리고 왜 Conclave이 당신의 비밀 무기가 될 수 있는지)
2026년 AI 오픈소스 프로젝트들이 LLM, 데이터 통합, 자동화 및 보안 분야에서 폭발적인 성장을 이루며 개발 프로세스 전반을 재편하고 있습니다. 특히 다양한 도구를 통합 관리하는 멀티 에이전트 어시스턴트인 Conclave는 단순 반복 업무를 40%까지 줄여주는 운영 허브 역할을 수행할 것으로 기대됩니다.
2026’s AI Open‑Source Boom: 20 Projects That Are Redefining How Developers Build Software (and Why Conclave Is Your Secret Weapon)↗dev.to
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LLM이 높은 점수를 받고도 인과 추론을 위반할 수 있습니다: AX-Ray의 조사 결과
AX-Ray의 조사 결과, NVIDIA와 Zyphra의 일부 LLM에서 자기회귀적 인과 관계를 위반하는 '인과적 누출' 결함이 확인되었습니다. 이는 모델의 최종 답변은 정확할지라도 연산 과정 자체에 구조적 오류가 있을 수 있음을 의미하며, 이를 식별하기 위한 새로운 배포 진단 기준을 제시합니다.
Your LLM Can Score Well and Still Violate Causal Inference: What AX-Ray Found↗dev.to
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미들웨어 개발: Apache Camel과 Spring Boot를 활용한 이벤트 기반 통합 레이어 구축
개별 API가 정상 작동하더라도 통합 레이어의 설계 부재는 시스템 전체의 장애로 이어질 수 있습니다. 이 글은 Apache Camel과 Spring Boot를 이용해 데이터 형식을 표준화하고, 재시도 정책 및 데드 레터 큐를 통해 결함 격리를 구현하는 이벤트 기반 미들웨어 구축 방법을 다룹니다.
Middleware Development: Building an Event-Driven Integration Layer with Apache Camel and Spring Boot↗dev.to













