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Go 에러 처리 아키텍처: 경계와 패턴

Go 에러 처리 아키텍처: 경계와 패턴

적절한 경계에서 에러를 처리하세요.

Go의 에러 처리는 쉽게 불만을 제기할 수 있는 주제입니다. 모든 Go 개발자가 수백 번 이 코드를 작성해 봤을 것입니다:

synctest로 동시 실행되는 Go 코드 테스트하기

synctest로 동시 실행되는 Go 코드 테스트하기

동기화된 Go 테스트에서 더 이상 잠들지 마세요.

동시성(Concurrent) Go 코드 테스트는 언제나 조금의 절제된 접근이 필요했습니다. 고루틴(Goroutine)은 저렴하고, 채널(Channel)은 단순하며, 컨텍스트 취소(Cancellation)는 아이디오파틱(Idiomatic)한 방법입니다 — 실제 Go 서비스에서는 백그라운드 워커와 타이머가 어디에나 존재합니다.

개발자를 위한 머메이드 다이어그램 시작 가이드 및 치트시트

개발자를 위한 머메이드 다이어그램 시작 가이드 및 치트시트

드라마 없이, 코드 기반 다이어그램

Mermaid는 캔버스에서 상자를 드래그하는 대신 다이어그램을 텍스트로 작성하려는 사람들을 위한 텍스트 기반 다이어그램 도구입니다. 이 도구는 마크다운과 유사한 구문을 사용하여 플로우차트, 시퀀스 다이어그램, 클래스 다이어그램, 상태 머신, 타임라인, 간트 차트, 엔티티 관계 다이어그램 등을 설명합니다.

실무에서의 LLM 가드레일: 실제로 효과적인 접근법

실무에서의 LLM 가드레일: 실제로 효과적인 접근법

모델이 아닌 리스크를 통제하십시오.

대형 언어 모델(LLM)은 예측 불가능합니다. 환각(hallucination) 현상이 발생하거나, 데이터가 유출되거나, 유해한 콘텐츠를 생성하거나, 합법적인 요청을 거부하기도 합니다. 가드레일(Guardrails)은 모델의 성능을 희생하지 않으면서도 모델의 행동을 제한합니다.

AI 어시스턴트 아키텍처: LLM, 메모리, 도구, 라우팅, 관측 가능성

AI 어시스턴트 아키텍처: LLM, 메모리, 도구, 라우팅, 관측 가능성

실제 생산성 어시스턴트는 어떻게 구축되는가.

프로덕션 AI 어시스턴트는 단순히 “프롬프트가 포함된 LLM"이 아닙니다. 사용자 의도를 수용하고, 상태를 유지하며, 검색 또는 실행 시점을 결정하고, 장애를 디버깅할 수 있도록 충분한 런타임 세부 정보를 노출하는 시스템입니다.

견고한 Python 기반 LLM 구조화 출력 검증

견고한 Python 기반 LLM 구조화 출력 검증

느낌에 의존한 해석을 중단하고, 계약서를 검증하십시오.

대부분의 대규모 언어 모델(LLM) ‘구조화된 출력(structured output)’ 튜토리얼은 진지하지 않습니다. 이들은 사용자에게 정중하게 JSON을 요청한 후 모델이 잘 작동하기를 바라고 만듭니다. 그것은 검증(validation)이 아닙니다. 그것은 중괄호를 사용한 낙관주의에 불과합니다.

실제 작동하는 분산 시스템의 멱등성

실제 작동하는 분산 시스템의 멱등성

중복된 사이드 이펙트를 방지하세요

분산 시스템에서 중복성(Idempotency)은 네트워크 오류, 큐 재시도, 클라이언트 패닉, 그리고 운영자가 재실행을 누른 상황에서도 당신을 구워주는 속성입니다. 프로덕션 시스템에서는 중복 전송이 정상적인 현상입니다. 중복된 사이드 이펙트가 바로 버그입니다.