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AI — 427개 용어
LLM·에이전트·RAG·임베딩·프롬프트 등 AI 시대 필수 용어
Reflexion👁 191
에이전트가 실패를 언어적으로 반성·다음 시도에 반영.
RAG Evaluation👁 190
RAG 파이프라인의 검색·생성 품질을 측정하는 방법. Ragas·TruLens.
Stop Tokens👁 190
생성 중단 문자열 지정. 특정 패턴 만나면 출력 멈춤.
Best-of-N Sampling👁 189
N개 응답을 생성 후 최고를 선택. 단순하지만 효과적인 inference scaling.
DPO vs PPO👁 189
선호 정렬 방법 비교. 단순성(DPO) vs 유연성(PPO).
LiteLLM👁 189
100+ LLM 제공자를 OpenAI 호환 API로 통합하는 프록시·라이브러리.
LLM Test Set👁 189
LLM 앱 테스트 데이터셋. 회귀 방지·Prompt 개선 기준.
MCP Auth (OAuth 2.1)👁 189
MCP 서버의 OAuth 2.1 기반 인증. 2025년 3월 스펙 추가.
RWKV👁 189
Transformer 성능 + RNN 효율. 100% 오픈소스 linear attention.
Completion API👁 188
LLM의 텍스트 생성 API. 현대엔 Chat Completions가 표준.
Computer Use (Claude)👁 188
스크린샷·마우스·키보드로 GUI 조작하는 에이전트 기능.
Document AI👁 188
송장·영수증·계약서 같은 문서를 AI로 파싱. Google Document AI·AWS Textract.
Few-shot CoT👁 188
추론 예시를 몇 개 제공. Zero-shot보다 더 좋은 성능.
Gemini Thinking👁 188
Google의 reasoning 모델. 추론 토큰 공개.
Grounding👁 188
LLM 응답을 검증 가능한 출처·사실에 연결하는 것. 환각 방지.
Guardrails 프레임워크👁 188
Guardrails AI·NeMo Guardrails·Llama Guard·OpenAI Moderation.
Image Segmentation👁 188
이미지의 각 픽셀을 클래스로 분류하는 CV 작업. 의료·자율주행에 필수.
Kimi K2👁 188
Moonshot AI의 에이전틱 오픈 모델. 1T 파라미터 MoE.
LlamaIndex Agent👁 188
LlamaIndex의 에이전트 추상화. 여러 Query Engine을 도구로.
Plan-and-Execute Agent👁 188
LLM이 먼저 전체 계획을 세우고 단계별 실행. ReAct 대비 효율.
Delimiters👁 187
프롬프트 섹션을 구분자로 명확화. <input>·```·---.
FLUX👁 187
Black Forest Labs(Stable Diffusion 창시자 일부)의 차세대 오픈 이미지 모델. 2024년 공개.
Hallucination Detection👁 187
LLM 응답의 환각 탐지. SelfCheckGPT·Ragas faithfulness·관측 휴리스틱.
LLM Prompt Cache👁 187
동일·유사 프롬프트의 응답을 캐시해 비용·지연 절감.
LLM Self-Play👁 187
모델이 자신과 대결·토론하며 개선. AlphaZero 아이디어.
Max Tokens👁 187
생성 토큰 상한. 비용·지연 제어.
ROC AUC👁 187
이진 분류 모델의 임계값 독립적 성능 지표. 1.0이 완벽, 0.5가 무작위.
Roo Code👁 187
Cline 포크. VS Code에서 자율 에이전트 코딩.
Self-Consistency👁 187
CoT를 여러 번 샘플링·다수결. 추론 정확도 향상.
Decision Tree👁 186
질문의 이진 분할로 예측하는 트리 기반 모델. 해석 가능성이 강점.
Fine-tuning 종류👁 186
Full FT·LoRA·QLoRA·Instruction Tuning·RLHF·DPO.
Llama Guard👁 186
Meta의 안전성 분류 모델. 입력·출력을 categorize.
LLM 출력 검증👁 186
환각·유해·JSON 스키마·금지어 체크.
LLM 비용 최적화👁 186
Prompt Caching·모델 선택·토큰 줄이기·배치 API 등 LLM 비용 절감 기법.
Mem0👁 186
LLM 앱용 지능형 메모리 레이어. 개인화·컨텍스트 유지.
Mixed Precision👁 186
학습 중 FP32와 FP16·BF16을 혼용해 속도·메모리 절감. 거의 필수.
Prompt Injection 방어👁 186
외부 콘텐츠 격리·지시 명확화·출력 검증·Guardrails.
Question Answering👁 186
질문에 답변을 생성하는 NLP 작업. 추출형(문서에서 스팬)·생성형(LLM) 구분.
Cerebras WSE👁 185
Wafer Scale Engine. 세계 최대 AI 칩. 트릴리언 파라미터 학습·추론.
Function Calling👁 185
LLM이 JSON 스키마에 따라 함수 호출을 생성하는 기능. OpenAI가 2023년 공식화.
Modal👁 185
서버리스 Python·GPU 플랫폼. AI 추론·훈련 배포.
Semantic Cache👁 185
임베딩 유사도로 "비슷한 질문"에 캐시된 답변 재사용. GPTCache·Portkey.
Structured Output (Strict)👁 185
JSON Schema·Pydantic에 100% 부합하는 출력 보장.
Cline (Claude Dev)👁 184
VS Code 익스텐션. Claude Code와 유사한 에이전트 개발 경험.
Code Interpreter👁 184
LLM이 Python을 실행·결과를 관찰. ChatGPT Advanced Data Analysis.
Context Caching👁 184
긴 프롬프트의 반복 부분을 캐시해 비용·지연을 절감. Claude·Gemini가 선도.
Continue.dev👁 184
VS Code·JetBrains의 오픈소스 AI 코딩 도우미. 로컬·상용 모델 선택.
Deepfake👁 184
AI로 합성한 가짜 얼굴·음성·영상. 탐지·규제가 과제.
LangChain Tools👁 184
LangChain의 도구 추상화. 에이전트가 호출할 함수.
LLM Observability👁 184
LLM 호출·비용·품질을 추적·분석. LangSmith·Langfuse·Helicone·Arize.