기술노트 — AI·풀스택·인프라 실전 개발 지식 | 영삼넷

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Claude 4.6 Opus & Sonnet 완전 분석 — 1M 컨텍스트 시대의 실전 활용법

Anthropic Claude 4.6 Opus/Sonnet 1M 컨텍스트, Adaptive Thinking, Agent Teams 등 핵심 변경사항과 실전 활용법 정리

#Claude#Anthropic#LLM

DeepSeek V4 아키텍처 완전 분석 — 1조 파라미터 MoE의 비밀

DeepSeek V4의 1조 파라미터 MoE 아키텍처, Engram Memory, Lightning Indexer 기술을 상세 분석합니다. GPT-5.4, Gemini 3과의 비교와 실전 활용법까지.

#DeepSeek#MoE#LLM

LLM 구조화된 출력 — JSON Mode와 Schema 제약

LLM에서 JSON, 구조화된 데이터를 안정적으로 추출하는 기법과 패턴.

#LLM#Structured Output#JSON

GPT-5 Turbo — 빠르고 저렴한 고성능 모델

GPT-5 Turbo의 성능 벤치마크, 기존 모델 대비 개선점, 마이그레이션 가이드.

#GPT-5#OpenAI#LLM

AI 파인튜닝 실전 — LoRA, QLoRA로 커스텀 모델 만들기

LoRA와 QLoRA 기법으로 LLM을 효율적으로 파인튜닝하는 실전 가이드.

#Fine-tuning#LoRA#LLM

AI 프롬프트 캐싱 — 비용 절감과 성능 최적화

LLM API의 프롬프트 캐싱 기법으로 비용을 90%까지 절감하는 방법.

#LLM#Caching#Optimization

LLM 평가 방법론 — 모델 성능을 올바르게 측정하는 법

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

#LLM#Evaluation#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.

#Claude#Anthropic#LLM

AI 파인튜닝 입문 — LoRA로 나만의 모델 만들기

LoRA를 활용한 경량 파인튜닝으로 도메인 특화 AI 모델을 만드는 방법.

#Fine-tuning#LoRA#LLM

RAG (Retrieval-Augmented Generation) 구현 가이드

RAG 시스템의 아키텍처 설계와 벡터 DB를 활용한 실전 구현 방법.

#RAG#Vector DB#LLM

Prompt Engineering 체계적 접근법 — AI와 효과적으로 대화하기

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

#Prompt Engineering#AI#LLM

LangChain 입문 — Python으로 LLM 앱 만들기

LangChain의 핵심 개념과 Python으로 첫 번째 LLM 애플리케이션을 만드는 과정.

#LangChain#Python#LLM