트랜스포머 아키텍처 완벽 가이드: 어텐션이 만든 현대 AI
트랜스포머(Transformer)는 어텐션(Attention) 메커니즘으로 문장 속 단어들의 관계를 한 번에 파악하는 딥러닝 아키텍처로, GPT·BERT 등 오늘날… 트랜스포머 아키텍처 완벽 가이드: 어텐션이 만든 현대 AI
프롬프트 엔지니어링 완벽 가이드: LLM에서 원하는 답을 얻는 법
프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering)은 원하는 결과를 얻기 위해 AI 언어모델에 주는 지시(프롬프트)를 체계적으로 설계·개선하는 기술입니다. 같은… 프롬프트 엔지니어링 완벽 가이드: LLM에서 원하는 답을 얻는 법
파인튜닝 완벽 가이드: LoRA·PEFT로 LLM을 내 것으로
파인튜닝(Fine-tuning)은 이미 학습된 사전학습 모델을 내 도메인·작업 데이터로 추가 학습시켜, 특정 용도에 맞게 성능과 말투를… 파인튜닝 완벽 가이드: LoRA·PEFT로 LLM을 내 것으로
LLM 보안 완벽 가이드: 프롬프트 인젝션과 방어 전략
LLM 보안은 프롬프트 인젝션·데이터 유출·모델 오용 등 대규모 언어모델 특유의 위협으로부터 애플리케이션과 데이터를 지키는 기술과… LLM 보안 완벽 가이드: 프롬프트 인젝션과 방어 전략
벡터 데이터베이스 완벽 가이드: 임베딩 검색부터 RAG 인프라까지
벡터 데이터베이스(Vector Database)는 텍스트·이미지 등을 숫자 벡터(임베딩)로 바꿔 저장하고, 의미가 비슷한 데이터를 빠르게 찾아 주는… 벡터 데이터베이스 완벽 가이드: 임베딩 검색부터 RAG 인프라까지
LLMOps에서 AgentOps로: AI 운영의 진화 완벽 가이드
AgentOps는 자율 AI 에이전트의 배포·관측·평가·비용·안전을 체계적으로 운영·관리하는 방법론으로, 모델 자체를 다루던 LLMOps에서 한 단계 나아가… LLMOps에서 AgentOps로: AI 운영의 진화 완벽 가이드
온디바이스 SLM 완벽 가이드: 작지만 강한 소형 언어모델
온디바이스 SLM(소형 언어모델, Small Language Model)은 대략 1~12B 파라미터 규모로, 저지연·저비용·프라이버시 이점을 살려 서버가 아닌… 온디바이스 SLM 완벽 가이드: 작지만 강한 소형 언어모델
멀티모달 AI 완벽 가이드: 텍스트·이미지·음성·영상을 하나로
멀티모달 AI(Multimodal AI)는 텍스트·이미지·음성·영상 등 서로 다른 형태(모달리티)의 데이터를 하나의 모델이 함께 이해하고 생성하는 인공지능입니다.… 멀티모달 AI 완벽 가이드: 텍스트·이미지·음성·영상을 하나로
MCP 완벽 가이드: AI 애플리케이션의 표준 연결 계층
MCP(Model Context Protocol, 모델 컨텍스트 프로토콜)는 애플리케이션이 도구·데이터·컨텍스트를 AI 모델에 표준화된 방식으로 연결해 주는 개방형… MCP 완벽 가이드: AI 애플리케이션의 표준 연결 계층
RAG 완벽 가이드: 벡터 검색을 넘어 Agentic RAG로
RAG(검색증강생성, Retrieval-Augmented Generation)는 LLM이 답을 만들기 전에 외부 지식을 실시간으로 검색해 근거로 삼음으로써, 최신성과 정확성을… RAG 완벽 가이드: 벡터 검색을 넘어 Agentic RAG로