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Recursive Language Models (RLM)이코에코(Eco²)/Foundations 2026. 1. 9. 23:17
논문: Recursive Language Models저자: Alex L. Zhang, Tim Kraska, Omar Khattab출처: arXiv:2512.24601 (2025)링크: https://arxiv.org/abs/2512.246011. 핵심 개념1.1 문제 정의: Context Window의 한계 현대의 대규모 언어 모델(LLM)은 고정된 컨텍스트 윈도우를 가지며, 이로 인해 두 가지 문제가 발생합니다:Context Length Limit: 입력이 컨텍스트 윈도우를 초과하면 처리 불가Context Rot: 컨텍스트가 길어질수록 성능이 급격히 저하되는 현상Context Rot 현상:┌───────────────────────────────────────────────────────────────..
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LangGraph 스트리밍 패턴 심화 가이드이코에코(Eco²)/Applied 2026. 1. 9. 23:05
Chat 서비스의 SSE 스트리밍 구현을 위한 LangGraph 스트리밍 패턴 정리작성일: 2026-01-09참고: LangGraph Streaming1. 스트리밍 모드 비교LangGraph는 세 가지 스트리밍 모드를 제공합니다.1.1 stream_mode 옵션모드설명사용 케이스values전체 State 스트리밍디버깅, 전체 상태 추적updatesState 변경분만 스트리밍노드별 결과 추적custom노드 내부 커스텀 이벤트토큰 스트리밍, 진행 상황1.2 Chat 서비스 요구사항필요한 이벤트 타입:├── progress: 단계 진행 상황 (vision, rag, answer 시작/완료)├── delta: LLM 토큰 스트리밍 (실시간 타이핑 효과)└── done: 파이프라인 완료결론: stream_mode..
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LangGraph 레퍼런스 가이드이코에코(Eco²)/Applied 2026. 1. 9. 23:02
작성일: 2026-01-09적용 서비스: apps/chat참고 문서: LangGraph 공식 문서LangGraph 핵심 개념, API, 그리고 Chat 서비스 마이그레이션에 적용할 패턴 정리1. LangGraph 개요LangGraph는 복잡한 생성형 AI 워크플로우를 구축하기 위한 그래프 기반 오케스트레이션 프레임워크입니다.1.1 핵심 특징특징설명명시적 상태 모델링노드별 입력/출력 정의로 흐름 추적 및 디버깅 용이조건부 분기/루프상태 간 조건 분기와 재귀적 루프 설정 가능LLM 통합 추상화OpenAI, Anthropic, Gemini 등 다양한 LLM 지원내장 Persistence체크포인트 기반 상태 저장/복원스트리밍 지원노드별 이벤트 및 토큰 스트리밍1.2 Workflow vs AgentWorkflow..
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이코에코(Eco²) Clean Architecture #15: Scan API Clean Architecture 마이그레이션 완료, FE-BE SSE E2E 연동이코에코(Eco²)/Clean Architecture Migration 2026. 1. 9. 21:25
작성일: 2026-01-09작성자: mangowhoiscloud, Opus 4.5 Scan API의 Clean Architecture 마이그레이션을 완료하고, 프론트엔드와 E2E 연동 테스트를 성공적으로 마쳤습니다.이 글에서는 #14 이후 진행된 주요 작업과 의사결정을 정리합니다.주요 태스크항목상태Scan API Clean Architecture✅ 완료RabbitMQ Topology CR 일원화✅ 완료Fanout Exchange 1:N 라우팅✅ 완료FE-BE E2E 연동✅ 완료Image API Redis 안정성 개선✅ 완료FE SSE 실시간 스캔 진행 상태✅ 완료FE 캐릭터 Optimistic Update✅ 완료1. RabbitMQ Queue 전략 최종 결정1.1 문제 상황scan.reward 태스크 완..
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이코에코(Eco²) Scan API SSE BE-FE 연동: Eventual Consistency 대응 계획이코에코(Eco²)/Plans 2026. 1. 9. 18:47
프론트엔드 캐릭터 보유 확인 - Eventual Consistency 대응 계획상태: Updated (Frontend-only 접근법으로 변경)최종 수정: 2026-01-091. 현황 분석1.1 백엔드 응답 구조 (현재)# apps/scan_worker/application/classify/steps/reward_step.py:94-99reward_response = { "name": reward.get("name"), "dialog": reward.get("dialog"), "match_reason": reward.get("match_reason"), "type": reward.get("type"),}# ⚠️ received, already_owned, character_id 등이..
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이코에코(Eco²) Fanout Exchange Migration Troubleshooting이코에코(Eco²)/Troubleshooting 2026. 1. 9. 18:32
작성일: 2026-01-09작업 시간: 14:00 ~ 18:30 KST (약 4.5시간)관련 리포트: rabbitmq-queue-strategy-report.md개요RabbitMQ Topology CR을 단일 소스로 일원화하고, scan.reward → character.save_ownership + users.save_character 1:N 라우팅을 구현하는 과정에서 발생한 트러블슈팅 기록.최종 결과: Named Direct Exchange → Fanout Exchange 전환 ✅ E2E 검증 완료타임라인 요약시간Phase주요 작업14:00 ~ 14:12설계Exchange 전략 분석, Named Direct vs Fanout 검토14:13 ~ 15:02Phase 1Celery Queue 선언 충돌 해..