TECH NOTES
기술노트
현장에서 검증된 개발 지식을 기록합니다.
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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.
AI
Prompt Engineering 체계적 접근법 — AI와 효과적으로 대화하기
프롬프트 엔지니어링의 체계적 방법론 — 역할, 컨텍스트, 제약, 출력 형식 설계.
AI
LLM 토큰 최적화 — 비용 50% 절감하는 프롬프트 기법
LLM API 비용의 핵심인 토큰 사용량을 효과적으로 줄이는 프롬프트 설계 기법과 시스템 수준 최적화 전략을 다룹니다.
AI
LangChain 입문 — Python으로 LLM 앱 만들기
LangChain의 핵심 개념과 Python으로 첫 번째 LLM 애플리케이션을 만드는 과정.
AI
2023년 AI 개발 총정리 — GPT-4부터 오픈소스 LLM까지
2023년 AI 개발 총정리 — GPT-4부터 오픈소스 LLM까지 — 실무에서 바로 적용할 수 있는 가이드입니다.
AI
AI 파인튜닝 실전 — QLoRA로 저비용 커스텀 모델
AI 파인튜닝 실전 — QLoRA로 저비용 커스텀 모델 — 실무에서 바로 적용할 수 있는 가이드입니다.
AI
Mixtrall 8x7B — 오픈소스 MoE 모델의 가능성
Mixtrall 8x7B — 오픈소스 MoE 모델의 가능성 — 실무에서 바로 적용할 수 있는 가이드입니다.