TECH NOTES
기술노트
현장에서 검증된 개발 지식을 기록합니다.
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AI
GPT-5 Turbo — 빠르고 저렴한 고성능 모델
GPT-5 Turbo의 성능 벤치마크, 기존 모델 대비 개선점, 마이그레이션 가이드.
AI
RAG 심화 — 청킹과 리랭킹 전략
RAG 파이프라인의 핵심인 문서 청킹 전략과 검색 결과 리랭킹 기법을 비교 분석하고 최적 조합을 찾는 방법을 다룹니다.
AI
AI 파인튜닝 실전 — LoRA, QLoRA로 커스텀 모델 만들기
LoRA와 QLoRA 기법으로 LLM을 효율적으로 파인튜닝하는 실전 가이드.
AI
LoRA vs QLoRA vs Full Fine-tuning 비교 분석
대규모 언어 모델의 파인튜닝 기법인 LoRA, QLoRA, Full Fine-tuning의 원리와 성능, 비용을 비교하여 최적의 방법을 선택합니다.
AI
AI 프롬프트 캐싱 — 비용 절감과 성능 최적화
LLM API의 프롬프트 캐싱 기법으로 비용을 90%까지 절감하는 방법.
AI
프롬프트 체이닝 — 복잡한 작업을 단계별로 분해하기
하나의 복잡한 프롬프트 대신 여러 단계로 분해하는 프롬프트 체이닝 기법으로 LLM의 정확도와 신뢰성을 크게 향상시키는 전략을 실전 예제로 소개합니다.
AI
LLM 평가 방법론 — 모델 성능을 올바르게 측정하는 법
LLM 평가를 위한 벤치마크, 메트릭, 자동 평가 파이프라인 구축 방법.
AI
AI 챗봇 구축 — Streaming 응답과 SSE 구현
LLM 기반 AI 챗봇에서 Server-Sent Events(SSE)를 활용한 스트리밍 응답 구현 방법을 프론트엔드와 백엔드 코드로 완전히 설명합니다.
AI
Claude 3.5 Sonnet 활용법 — 코드 생성과 분석의 새 기준
Claude 3.5 Sonnet의 코딩 능력과 실전 프롬프트 패턴, GPT-4o 대비 장점 분석.
AI
AI 파인튜닝 입문 — LoRA로 나만의 모델 만들기
LoRA를 활용한 경량 파인튜닝으로 도메인 특화 AI 모델을 만드는 방법.
AI
LangChain 메모리 시스템 — 대화 맥락 유지 전략
LangChain의 다양한 메모리 구현체를 비교하고, 토큰 효율적인 대화 맥락 유지 전략을 실전 코드로 설명합니다.
AI
RAG (Retrieval-Augmented Generation) 구현 가이드
RAG 시스템의 아키텍처 설계와 벡터 DB를 활용한 실전 구현 방법.