LLM
컨텍스트 엔지니어링 (Context Engineering)
1. 컨텍스트 엔지니어링 (Context Engineering)의 개요 (1) 컨텍스트 엔지니어링의 개념 및 필요성 개념 AI 모델이 주어진 상황과 사용자에 최적화된 질의…
버티컬 AI (Vertical AI)
1. 버티컬 AI (Vertical AI)의 개념 및 필요성 개념 특정 분야 전문가 수준의 문제 해결을 위해 전문 지식 기반 자동화,…
바이브 코딩 (Vibe Coding)
1. 바이브 코딩의 개요 (1) 바이브 코딩이 소프트웨어 개발에 미치는 영향 (2) 바이브 코딩의 개념 원하는 기능을 자연어로 입력하여 생성형…
MCP (Model Context Protocol)
1. MCP (Model Context Protocol)의 개요 (1) MCP의 부각배경 (2) MCP의 개념 및 특징 개념 복잡한 AI 워크플로우 구축을 위해…
의도 기반 네트워킹 (IBN, Intent-Based Networking)
1. 의도 기반 네트워킹 (IBN, Intent-Based Networking) 개념도 개념 사용자나 관리자의 음성/텍스트로 구성된 의도를 AI 기술로 번역 및 정책을 생성하여…
생성형 AI (Generative AI)
1. 생성형 AI (Generative AI)의 개요 (1) 생성형 AI의 개념 및 특징 개념 특징 대규모 데이터에서 패턴과 규칙을 학습하여 사용자…
대규모 언어 모델 (LLM, Large Language Model)
1. 대규모 언어 모델 (LLM, Large Language Model) 개요 (1) 대규모 언어 모델의 등장 배경 (2) 대규모 언어 모델의 개념…
벡터 데이터베이스 (Vector Database)
1. 벡터 데이터베이스 (Vector Database)의 개념, 필요성 개념 필요성 대량의 고차원 데이터 저장 및 조회 위해 컨텐츠 벡터 임베딩 및…
랭체인 (LangChain)
1. LLM 서비스 개발 프레임워크, 랭체인 (LangChain)의 개념 및 필요성 개념 필요성 효율적인 LLM 기반 서비스 개발을 위해 다양한 언어…
검색 증강 생성 (RAG, Retrieval Augmented Generation)
1. AI 환각 해소, 검색 증강 생성 (RAG, Retrieval Augmented Generation)의 개념 및 필요성 개념 생성형 AI 모델의 정확성과 신뢰성…