지식 문서

TypeSafe Jev 규격과 호환되는 421M 로컬 의사결정 모델 Laya를 Ollama에 연결하고 하네스 정책과 결합하는 방법을 살펴봅니다.

호스트 개발 머신의 코딩 에이전트를 SSH로 Jetson에 연결하고 일반 사용자 권한의 Docker와 디바이스 스킬로 엣지 런타임을 검증합니다.

전체 테이블 스캔과 B-트리 인덱스 탐색의 비용 차이를 비교하고 인덱스 동작 원리와 설계 주의점을 알아봅니다.

브라우저가 주소를 IP로 바꾸는 DNS 조회부터 3-way 핸드셰이크와 TLS를 거쳐 HTTP 요청이 도달하는 과정을 짚어 봅니다.

오디오 입력을 전사하고 긴 텍스트를 나눈 뒤 구조화된 회의록으로 저장하는 단계별 파이프라인을 설계합니다.

한 번의 요청을 구성하는 프롬프트·모델·검색·도구 실행을 트레이스로 연결해 실패 지점을 찾습니다.

LangChain Runnable을 파이프로 조합해 입력이 프롬프트와 모델, 출력 파서를 지나는 과정을 확인합니다.

한 번 답하는 LLM 호출이 상태·도구·반복을 갖춘 AI 에이전트로 확장되는 구조를 살펴봅니다.

Model Context Protocol에서 사용자 애플리케이션과 연결 관리 계층, 도구·리소스 제공자의 책임을 나눠 봅니다.

Ollama의 CLI·로컬 API·모델 저장소가 연결되는 흐름을 확인하고 가장 작은 채팅 요청을 실행합니다.

문서를 벡터로 색인하는 준비 단계와 질문 시 관련 문맥을 검색해 답을 만드는 실행 단계를 구분합니다.

정해진 선택지의 반복 판단을 Jev로 분리하고 생성형 LLM·정책 계층과 연결하는 하네스 구조를 살펴봅니다.