Transformer 아키텍처의 셀프 어텐션, 멀티헤드 어텐션, 위치 인코딩의 개념과 QKV 계산 원리를 해설합니다.
LLM 기반 의미 검색과 키워드 검색 비교, RAG 파이프라인 구성요소·품질향상 방안, RAGAS 평가지표, 환각 발생 원인과 Self-RAG·Grounding 완화 전략을 해설합니다.
외부 지식 검색과 LLM 생성을 결합한 RAG의 개념, 동작 원리, 핵심 구성요소, Fine-tuning과의 차이, Advanced·Agentic RAG 발전 방향까지 완전 해설합니다.
이미지·오디오·비디오를 텍스트와 함께 처리하는 Multimodal LLM의 개념, ViT·Cross-modal Alignment 등 핵심 기술, 의료·교육 활용 사례와 한계점을 해설합니다.
2026년 AI 기술의 핵심은 에이전트입니다. 멀티 에이전트 아키텍처, RAG 2.0, 온디바이스 LLM, AI 보안까지 개발자가 반드시 알아야 할 최신 트렌드를…
1. LangChain 개요 LangChain은 LLM (Large Language Model) 기반 애플리케이션을 더욱 강력하고 유연하게 만들기 위한 프레임워크입니다. OpenAI, Hugging Face 등의…
OpenAI Assistants API란? OpenAI Assistants API는 개발자가 OpenAI의 강력한 AI 모델을 활용하여 지능적인 가상 비서(Assistant) 를 쉽게 구축할 수 있도록…
RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 OpenAI와 같은 LLM (Large Language Model)이 정보를 생성할 때 외부 데이터베이스에서 관련 정보를 검색(Retrieve)하고 이를 기반으로 답변을 생성(Generate)하는…