기술노트 — AI·풀스택·인프라 실전 개발 지식 | 영삼넷

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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.

#프롬프트#체이닝#LLM

Database1분 읽기

벡터 데이터베이스 비교 — Pinecone vs Chroma vs Weaviate

주요 벡터 데이터베이스의 특성, 성능, 비용을 비교하고 선택 기준을 제시합니다.

#Vector DB#RAG#AI

AI 코드 리뷰 자동화 — GitHub Actions + LLM 연동

GitHub Actions에서 LLM을 활용해 PR 코드 리뷰를 자동화하는 방법.

#AI#GitHub Actions#Code Review

LLM 평가 방법론 — 모델 성능을 올바르게 측정하는 법

LLM 평가를 위한 벤치마크, 메트릭, 자동 평가 파이프라인 구축 방법.

#LLM#Evaluation#AI

Hugging Face Transformers 파이프라인 실전 활용

Hugging Face Transformers 라이브러리의 pipeline API를 활용하여 텍스트 분류, 감성 분석, 번역, 요약 등 NLP 태스크를 빠르게 구현하는 방법을 알아봅니다.

#HuggingFace#Transformers#NLP

벡터 임베딩 이해하기 — 텍스트를 숫자로 바꾸는 원리

벡터 임베딩의 원리와 텍스트를 고차원 벡터로 변환하는 과정, 유사도 검색 구현까지 실전 중심으로 설명합니다.

#임베딩#벡터#NLP

Whisper API로 음성 인식 앱 만들기 — 한국어 STT 구현

OpenAI Whisper API를 사용하여 한국어 음성을 텍스트로 변환하는 앱을 만들고, 정확도를 높이는 기법을 소개합니다.

#Whisper#STT#음성인식

Prompt Engineering 체계적 접근법 — AI와 효과적으로 대화하기

프롬프트 엔지니어링의 체계적 방법론 — 역할, 컨텍스트, 제약, 출력 형식 설계.

#Prompt Engineering#AI#LLM

개발자 커리어 2023 회고 — AI 시대의 성장 전략

개발자 커리어 2023 회고 — AI 시대의 성장 전략 — 실무에서 바로 적용할 수 있는 가이드입니다.

#커리어#2023#회고

AI 에이전트 2023 총정리 — AutoGPT에서 Claude까지

AI 에이전트 2023 총정리 — AutoGPT에서 Claude까지 — 실무에서 바로 적용할 수 있는 가이드입니다.

#AI#에이전트#2023

Gemini AI 발표 — Google의 멀티모달 AI 모델

Gemini AI 발표 — Google의 멀티모달 AI 모델 — 실무에서 바로 적용할 수 있는 가이드입니다.

#Gemini#Google#멀티모달

Backend1분 읽기

Python 2023 회고 — 3.12·FastAPI·AI 생태계

Python 2023 회고 — 3.12·FastAPI·AI 생태계 — 실무에서 바로 적용할 수 있는 가이드입니다.

#Python#2023#회고