DataNexus Series more

DataNexus 아키텍처: 4개 레이어와 두 가지 워크플로우
12. 9편에서 실패한 후보 비교를 세 코딩 에이전트로 다시 시도했습니다
11. 틀릴 수 있는 AI 답변, 화면에서는 어떻게 보여야 할까
10. Spider 72%, 오답은 모델보다 데이터셋에서 갈렸다
9. BIRD 56%, 9번 실험하고 접은 것들

DW 모델링 more

5. LLM 시대의 데이터 모델링
4. 수퍼-서브 타입 - 고객이 개인이면서 법인일 수 있는가
3. ERD 표기법 - 같은 그림, 다른 해석
2. OLTP vs DW 모델 - 목적이 다르면 설계도 다르다
1. 클라우드 DW에서 Kimball은 여전히 유효한가

ETL 설계 more

4. SCD - 고객 주소가 바뀌면 과거 주문은 어디로 배송된 걸로 남는가
3. Silver 레이어 - Bronze를 분석 가능한 상태로 올린다
2. Bronze 레이어 - 원본을 있는 그대로 쌓는다
1. 메달리온 아키텍처 - 데이터를 세 겹으로 쌓는 이유

GEO 최적화 more

5. AEO - 코딩 에이전트가 읽는 문서는 왜 다른가
4. Off-Site GEO - 공식 사이트를 안 보는 AI에게 선택받는 법
3. On-Site GEO 기술 구조 - 상품 DB에서 JSON-LD까지
2. AI마다 인용하는 소스가 다르다
1. GEO란 무엇인가 - SEO 너머의 AI 인용 전략

큐레이션 more

AI가 대부분의 코드를 작성하는 시대, 소프트웨어 엔지니어링의 변화
로컬 환경에서 구동하는 오픈소스 의사결정 모델 Kev
시니어 엔지니어의 악순환과 벗어나는 방법
기업형 RAG 성능을 결정짓는 문서 레이아웃 분석과 파싱 기법
대기업 출신이 초기 스타트업에서 반드시 버려야 할 3가지 습관

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