Agentic RAG는 AI 시스템이 하나의 고정된 검색을 수행하는 대신 검색을 계획하고, 재구성하며, 반복하도록 합니다. 이 가이드는 실제 적용에서 중요한 메커니즘, 트레이드오프, 평가 및 제어 방식을 설명합니다.
임베딩은 유용한 의미론적 또는 행동적 관계를 가진 항목들이 표현 공간의 인접 영역에 위치하도록 학습된 고밀도 수치 벡터입니다. 이 가이드는 메커니즘, 트레이드오프, 평가 및 실제로 중요한 제어...
Benchmark 포화는 선도 시스템이 테스트의 상한에 근접하여 점수 차이가 의미 있는 역량을 충분히 나타내지 못하게 될 때 발생합니다. 이 가이드는 메커니즘, 트레이드오프, 평가 및 실제로 중요한...
토큰화는 원시 텍스트 또는 기타 입력을 모델이 식별자에 매핑하고 수학적으로 처리할 수 있는 개별 단위로 변환합니다. 이 가이드는 실제 현장에서 중요한 메커니즘, 트레이드오프, 평가 및 제어...
MLOps는 프로덕션 환경에서 머신러닝 시스템을 재현 가능하게 구축, 배포, 관찰 및 업데이트하기 위한 엔지니어링 및 거버넌스 분야입니다. 이 가이드는 실무에서 중요한 메커니즘, 트레이드오프, 평가 및 제어...
자연어 처리는 인간 언어를 분석, 이해, 생성 및 상호작용하기 위한 계산 방법을 다루는 분야입니다. 이 가이드는 실무에서 중요한 메커니즘, 트레이드오프, 평가 및 제어 방안을 설명합니다.
검색 기반 생성은 추론 시점에 생성 모델에 관련 외부 증거를 제공하여 답변이 최신 또는 개인 지식을 반영하도록 합니다. 이 가이드는 메커니즘, 트레이드오프, 평가 및 실무에서 중요한...
기초 모델은 대규모이며 광범위하게 학습된 모델로, 프롬프트, 검색, 파인튜닝 또는 추가 구성 요소를 통해 다양한 하위 작업에 적용할 수 있습니다. 이 가이드는 실제 현장에서 중요한 메커니즘,...
모델 라우팅은 각 요청에 대해 능력, 위험, 지연 시간, 가용성 및 비용을 기준으로 모델, 도구 또는 구성 중에서 선택합니다. 이 가이드는 메커니즘, 트레이드오프, 평가 및 실제로...
AI 에이전트는 모델에 지시, 도구, 메모리 및 제어 루프를 결합합니다. 이러한 구성 요소가 어떻게 상호작용하는지 이해하면 에이전트의 강점과 실패 원인을 모두 설명할 수 있습니다.
AI 평가는 모델이나 시스템이 정의된 능력, 제한, 안전 특성 및 운영 성능을 보여주는지를 측정하는 구조화된 테스트입니다. 이 가이드는 실제 현장에서 중요한 메커니즘, 트레이드오프, 평가 및 제어...
추론 모델은 문제를 분해하고, 검증하며, 수정하는 추가 연산을 수행하도록 훈련되거나 프롬프트된 AI 모델이다. 이 가이드는 실제로 중요한 메커니즘, 트레이드‑오프, 평가 및 제어 방식을 설명한다.
모델 양자화는 모델 가중치, 활성값 또는 캐시 값을 더 적은 비트로 표현하여 메모리 트래픽, 저장 공간, 에너지 사용량을 줄이고 종종 추론 지연 시간을 감소시킵니다. 이 가이드는...
훈련·검증·테스트 분할은 매개변수를 학습하고, 모델이나 설정을 선택하며, 최종 일반화를 추정하는 데 사용되는 데이터를 구분합니다. 이 가이드는 실제로 중요한 메커니즘, 트레이드오프, 평가 및 제어에 대해 설명합니다.
AI 추론은 훈련된 모델이 새로운 입력을 받아 예측, 생성된 토큰, 행동 또는 표현을 계산하는 프로덕션 단계의 프로세스입니다. 이 가이드는 메커니즘, 트레이드오프, 평가 및 실제로 중요한 제어...
