LLM
1.[MCP] MCP란 무엇일까? (개념 및 설치 과정)
MCP란? 안녕하세요! 오늘은 AI를 공부하다 보면 MCP라는 개념을 종종 발견할 수 있는데, 오늘은 MCP 관련 컨텐츠를 작성하려고 합니다! 1. MCP란? MCP는 AI 모델(Claude 등)이 로컬 데이터나 타사 서비스(Google Drive, Slack, G
2.[Vector DB] 실무에서 활용하는 Vector Database 완벽 가이드
안녕하세요! 👋 "우리 서비스에 ChatGPT 같은 AI 챗봇을 붙이고 싶은데, 어떻게 우리 회사 데이터를 학습시키지?" 이런 고민 해보신 적 있으신가요? 바로 이 문제를 해결하는 핵심 기술이 Vector Database입니다.
3.[RAG] RAG에 관하여
안녕하세요! 시험을 볼 때 교과서를 보며 답을 쓸 수 있다면 얼마나 좋을까요? RAG는 바로 AI에게 이런 '오픈북 시험' 능력을 부여하는 기술입니다. 머릿속 지식만으로 답하는 대신, 필요한 정보를 찾아보고 그것을 바탕으로 정확한 답변을 생성하도록 하는 것이죠.
4.LangChain 완전 정복 시리즈 (1편)
1편: LangChain 기초 - 5분만에 RAG 만들기안녕하세요!"RAG를 만들어보고 싶은데 코드가 너무 복잡해 보여요." 이런 고민 하셨나요? LangChain은 바로 이 문제를 해결하기 위해 탄생했습니다.
5.LangChain 완전 정복 시리즈 (2편)
2편: LCEL로 복잡한 Chain 구성하기기본적인 RAG 구조만으로도 동작은 하지만, 실제 활용 사례를 살펴보면 단순한 파이프라인으로는 한계가 드러나는 경우가 많습니다. 검색 결과가 항상 기대한 만큼 정확하지 않거나, 상황에 따라 여러 데이터 소스를 동시에 조회해야
6.LangChain 완전 정복 시리즈 (3편)
3편: LangChain Agent 실전 활용 지금까지 RAG 시스템과 복잡한 체인을 만들어봤는데요, 사실 이것들은 정해진 흐름대로만 동작합니다. "문서 검색 → 답변 생성" 이런 식으로요. 하지만 실무에서는 "상황에 따라 알아서 필요한 작업을 해주세요"라
7.[LLM] LLM 완벽 가이드 시리즈 (Part 1: LLM의 역사와 진화)
[Part 1] LLM의 역사와 진화 2026년 1월 현재, 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)은 우리 일상에 깊숙이 자리잡았습니다. ChatGPT로 이메일을 작성하고, Claude로 코드를 리뷰하며, Gemini로 정보를
8.[LangChain] LangChain 완전 정복 시리즈 (4편)
4편: 실전 프로젝트 - 사내 문서 검색 챗봇 구축기지금까지 RAG, LCEL, Agent를 각각 배웠는데요, 이제 이 모든 것을 종합해서 실제로 사용 가능한 시스템을 만들어보겠습니다. 단순히 코드만 작성하는 게 아니라 기획부터 배포까지 전체 과정을 다룹니다.
9.[LLM] LLM 완벽 가이드 시리즈 (Part 2: LLM의 핵심 원리)
[Part 2] LLM의 핵심 원리 🧠 LLM은 어떻게 작동하는가? 1. Transformer 아키텍처 Transformer는 인코더(Encoder)와 디코더(Decoder)로 구성됩니다.
10.[LLM] LLM 완벽 가이드 시리즈 (Part 3: 2026년 최신 트렌드와 실전 코드)
[Part 3] 2026년 최신 트렌드 - Hugging Face 인기 모델과 실전 코드 🚀 2026년 1월 Hugging Face 트렌드 1. 멀티모달 모델 NVIDIA Cosmos
11.[LLM] LLM 완벽 가이드 시리즈 (Part 4: 프롬프트 엔지니어링 마스터)
Part 4. 프롬프트 엔지니어링 마스터 "좋은 질문이 좋은 답을 만든다" 프롬프트 엔지니어링은 LLM의 진정한 잠재력을 끌어내는 핵심 기술입니다. 같은 모델이라도 프롬프트를 어떻게 작성하느냐에 따라 결과가 천차만별입니다. 이번 편에서는 기초부터 고급 기법까지,
12.[LLM] LLM 완벽 가이드 시리즈 (Part 5: 나만의 LLM 파인튜닝하기)
LLM 완벽 가이드 시리즈 | Part 5 나만의 LLM 파인튜닝하기 프롬프트 엔지니어링으로 80%의 문제를 해결할 수 있다면, 나머지 20%는 파인튜닝(Fine-tuning)이 해답입니다.
13.[LLM] RAG 성능을 결정짓는 핵심: 임베딩 모델 선택 가이드 및 트렌드 분석
0. 서론: 왜 지금 '임베딩'인가? "RAG(검색 증강 생성) 시스템을 구축했는데, 답변 품질이 정체기입니다. LLM을 GPT-4o나 최신 Claude로 바꿔도 엉뚱한 문서를 가져오면 소용이 없더라고요." 2026년 현재, 생성형 AI 개발자들의 고민은 '어떤 L
14.[LLM] LLM 완벽 가이드 (Part 6: 성능 측정과 벤치마킹)
LLM 완벽 가이드 시리즈 | [Part 6] 성능 측정과 벤치마킹 "측정할 수 없으면 개선할 수 없다" - 피터 드러커 모델을 만들었다면, 이제는 제대로 평가해야 합니다. 하지만 LLM 평가는 간단하지
15.[Hybrid Search] Hybrid Search: 키워드와 의미를 결합한 차세대 검색 기술
검색 시스템을 구축하면서 "정확한 키워드는 찾지만 유사한 의미는 놓치는" 또는 "의미는 비슷하지만 정확한 용어는 못 찾는" 문제를 경험해보셨나요? Hybrid Search는 이 두 가지 문제를 동시에 해결하는 강력한 솔루션입니다. 1. Hybrid Search란?
16.[LLM] LLM 시스템을 움직이는 핵심 알고리즘
RAG · Agent · Multimodal · Retrieval 실전 알고리즘 정리RAG (Retrieval-Augmented Generation)(2. Agent 시스템(3. Multimodal 알고리즘(4. Advanced Retrieval 기법(5. 실무 적용
17.[RAG] RAG 시스템의 핵심: 청킹(Chunking) 완벽 가이드
문서 분할 전략부터 최신 기법까지청킹이란 무엇인가?(2. 왜 청킹이 중요한가?(3. 전통적인 청킹 방법(4. 고급 청킹 전략(5. 최신 청킹 기법 (2025-2026)(6. 청킹 방법 비교 및 선택 가이드(7. 실전 구현 예제(8. 최적화 및 평가(청킹(Chunking
18.[Embedding] BGE-M3부터 ColBERT까지: 2026년 Embedding 모델 완벽가이드
RAG 시스템에서 가장 많은 엔지니어들이 놓치는 포인트가 있습니다.LLM 모델 교체보다 Embedding 모델 교체가 검색 정확도를 2배 이상 바꾸는 경우가 흔합니다.이번 글에서는 Embedding의 원리부터, 2026년 현재 최신 모델 비교, 고급 기법(ColBERT
19.[Reranking] Reranking: 검색 결과를 진짜로 바꾸는 정밀 정제 단계
Embedding 글에서도 언급했듯이, Bi-Encoder는 빠르지만 정밀도에는 한계가 있습니다."한국어 자연어 처리"를 검색했을 때 "영어 NLP 튜토리얼"이 높은 스코어로 올라오는 일이 빈번합니다.이 글에서는 그 간격을 메우는 Reranking의 원리, 세 가지 패