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AI — 427개 용어
LLM·에이전트·RAG·임베딩·프롬프트 등 AI 시대 필수 용어
Hallucination Detection👁 143
LLM 응답의 환각 탐지. SelfCheckGPT·Ragas faithfulness·관측 휴리스틱.
LLM + MCTS👁 143
Monte Carlo Tree Search로 추론 트리 탐색. AlphaZero식 탐색 + LLM.
Microsoft Presidio👁 143
PII 탐지·익명화 오픈소스 SDK.
OpenAI Assistants API👁 143
스레드·Retrieval·Code Interpreter 통합 에이전트 API.
Question Answering👁 143
질문에 답변을 생성하는 NLP 작업. 추출형(문서에서 스팬)·생성형(LLM) 구분.
Self-Consistency👁 143
CoT를 여러 번 샘플링·다수결. 추론 정확도 향상.
AI SDK Tools👁 142
Vercel AI SDK의 도구 정의. Zod 스키마 기반 type-safe.
Gemini Thinking👁 142
Google의 reasoning 모델. 추론 토큰 공개.
Image Segmentation👁 142
이미지의 각 픽셀을 클래스로 분류하는 CV 작업. 의료·자율주행에 필수.
LangChain Tools👁 142
LangChain의 도구 추상화. 에이전트가 호출할 함수.
LLM Self-Play👁 142
모델이 자신과 대결·토론하며 개선. AlphaZero 아이디어.
MSE👁 142
Mean Squared Error
회귀 모델의 대표적 손실·평가 지표. 예측과 실제의 차이 제곱 평균.
NVIDIA NIM👁 142
NVIDIA의 추론 마이크로서비스. 컨테이너로 즉시 배포.
Reflexion👁 142
에이전트가 실패를 언어적으로 반성·다음 시도에 반영.
Repetition Penalty👁 142
반복 토큰에 페널티. 같은 단어·구 반복 방지.
SambaNova RDU👁 142
Reconfigurable Dataflow Unit. GPU 대체 LLM 칩.
Agent Handoff👁 141
에이전트 간 제어·상태 이전. OpenAI Swarm·Agents SDK 패턴.
Azure OpenAI Service👁 141
Microsoft가 제공하는 OpenAI 모델. 엔터프라이즈 규정·네트워크 제어.
Best-of-N Sampling👁 141
N개 응답을 생성 후 최고를 선택. 단순하지만 효과적인 inference scaling.
C2PA👁 141
Content Credentials
Adobe·Microsoft·BBC 주도 콘텐츠 출처 표준. AI 생성 이미지에 메타데이터.
Letta (MemGPT)👁 141
LLM 장기 메모리 프레임워크. OS 개념으로 메모리 관리.
MCP Auth (OAuth 2.1)👁 141
MCP 서버의 OAuth 2.1 기반 인증. 2025년 3월 스펙 추가.
Multi-Query Retrieval👁 141
하나의 질문을 여러 관점으로 재작성해 검색하는 기법. 재현율 향상.
OpenAI Moderation API👁 141
OpenAI의 무료 유해성 분류 API. 사용자 입력 필터링.
PCA👁 141
Principal Component Analysis
분산을 최대한 보존하며 차원을 축소하는 선형 기법. 시각화·전처리에 널리 사용.
Pydantic AI👁 141
Pydantic 창시자가 만든 Python AI 에이전트 프레임워크. 타입 안전 강조.
Semantic Cache👁 141
임베딩 유사도로 "비슷한 질문"에 캐시된 답변 재사용. GPTCache·Portkey.
AutoGen👁 140
Microsoft의 멀티 에이전트 프레임워크. Conversable Agent 패턴.
Completion API👁 140
LLM의 텍스트 생성 API. 현대엔 Chat Completions가 표준.
Context Caching👁 140
긴 프롬프트의 반복 부분을 캐시해 비용·지연을 절감. Claude·Gemini가 선도.
Continue.dev👁 140
VS Code·JetBrains의 오픈소스 AI 코딩 도우미. 로컬·상용 모델 선택.
Decision Tree👁 140
질문의 이진 분할로 예측하는 트리 기반 모델. 해석 가능성이 강점.
Document AI👁 140
송장·영수증·계약서 같은 문서를 AI로 파싱. Google Document AI·AWS Textract.
DPO vs PPO👁 140
선호 정렬 방법 비교. 단순성(DPO) vs 유연성(PPO).
F1 Score👁 140
Precision과 Recall의 조화 평균. 불균형 클래스 분류의 표준 지표.
Function Calling👁 140
LLM이 JSON 스키마에 따라 함수 호출을 생성하는 기능. OpenAI가 2023년 공식화.
Indirect Prompt Injection👁 140
모델이 읽는 외부 문서·웹에 숨겨진 악성 지시.
LLM 출력 검증👁 140
환각·유해·JSON 스키마·금지어 체크.
LLM 평가 지표👁 140
BLEU·ROUGE·BERTScore·LLM-Judge·Pass@k.
Mixed Precision👁 140
학습 중 FP32와 FP16·BF16을 혼용해 속도·메모리 절감. 거의 필수.
Mixture of Agents👁 140
MoA
여러 LLM의 응답을 종합해 최종 답변 생성. Together AI가 제안.
Modal👁 140
서버리스 Python·GPU 플랫폼. AI 추론·훈련 배포.
Ollama Modelfile👁 140
Ollama의 커스텀 모델 정의 파일. Dockerfile 유사.
OpenAI Assistants API👁 140
OpenAI의 스테이트풀 에이전트 API. Threads·Runs·Tools.
Program of Thoughts👁 140
PoT
추론을 코드로 표현·실행. 수학·계산 정확도 향상.
Prompt Template👁 140
변수를 포함한 재사용 가능한 프롬프트 구조. 애플리케이션 내 프롬프트 관리의 기본.
Roo Code👁 140
Cline 포크. VS Code에서 자율 에이전트 코딩.
Teacher-Student Distillation👁 140
강한 큰 모델의 출력으로 작은 모델을 학습. 비용·지연 개선.
Aider Polyglot Benchmark👁 139
AI 코드 에이전트의 실제 편집 능력 평가.
Batch Normalization👁 139
층마다 입력을 정규화해 학습을 안정화하는 기법. 이미지 모델의 표준.