세상을 읽는 완벽한 지식 큐레이션
1. 모델 카스케이드(Model Cascade): 효율성을 극대화하는 계층적 구조 2. RAG의 진화, 그래프 기반 지식 연결(GraphRAG) 3. 프롬프트 캐싱(Prompt Caching)과 컨텍스트 관리의 미학 4. 구조화된 출력(Structured Output)의 안정성 확보 5. 인간 피드백의 새로운 정의, ‘평가 자동화’ 6. 결론: 기술보다 중요한 것은 ‘맥락’의 이해
1. sLLM, 왜 지금 우리가 주목해야 할까요? 2. 성능은 유지하고 크기는 줄이는 마법, 양자화(Quantization) 3. 실전 전략: 우리만의 맞춤형 sLLM 구축 프로세스 4. sLLM 도입 시 반드시 체크해야 할 주의사항 결론: ‘적정 기술’로서의 AI가 가져올 미래
새로운 해의 시작과 함께 AI 기술의 발전 속도는 더욱 가팔라지고 있네요. 작년 한 해 동안 수많은 모델이 쏟아져 나오면서 “도대체 어떤 모델이 우리 프로젝트에 가장 좋을까?”라는 고민, 한 번쯤 해보셨을 거예요. 저도 실무에서 비슷한 고민을 하는 분들을 정말 많이 만났답니다. 단순히 “Llama 4가 좋다더라”, “GPT-5의 성능이 압도적이다”라는 소문만 믿고 모델을 선택했다가, 실제 서비스에 적용했을 때 … 더 읽기
벌써 2025년의 마지막 날이네요. 올 한 해도 AI 기술의 파도 속에서 적응하느라 정말 고생 많으셨어요. ☕️ 최근 LLM 시장을 보면 단순히 모델의 체급을 키우는 단계를 넘어, 모델을 ‘어떻게 일을 시킬 것인가’에 대한 담론으로 완전히 넘어왔다는 게 느껴져요. 특히 2026년을 코앞에 둔 지금, 우리가 반드시 주목해야 할 키워드는 바로 에이전틱 워크플로우(Agentic Workflow)입니다. 처음 들어보시는 분들도 계실 … 더 읽기