MCP(Model Context Protocol) 완전 가이드: AI 도구 통합의 USB-C
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N×M 통합 지옥을 끝내고 에이전트·도구 연결을 표준화하는 MCP의 핵심 개념, 아키텍처, 생태계, 보안까지 한 번 정리해본다.
LLM(Large Languge Models)
Neo4j를 활용한 GraphRAG 완전 가이드
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기존 RAG의 한계를 넘어선 GraphRAG를 Neo4j로 구현하는 방법, 단계별로 따라 해본다.
RAG 성능을 좌우하는 핵심, 청킹(Chunking) 완벽 가이드: 기초부터 고급 전략까지
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청킹(Chunking)이란 AI가 방대한 문서의 내용을 정확하고 효율적으로 검색할 수 있도록 의미 있는 작은 단위로 분할하는 핵심 과정이다.
검색 증강 생성(RAG)의 진화: 아키텍처와 기술에 대한 포괄적 분석
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검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation, RAG)은 생성형 언어 모델의 능력을 외부의 검증 가능한 지식 소스와 연결하여 강화하는 아키텍처 패턴이다. 이 접근법은 전적으로 사전 훈련된 데이터에만 의존하는 모델의 내재적 한계를 해결하기 위해 고안되었다.
LangGraph 구조와 원리부터 실전 예제까지
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LangGraph는 기존 LangChain의 한계를 뛰어넘어 복잡한 AI 워크플로우를 그래프 구조로 설계하고 구현할 수 있게 해주는 혁신적인 프레임워크입니다.
LLM 경량화 기법: 거대 언어 모델을 가볍게 만드는 비법들
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프루닝(Pruning), 양자화(Quantization), 지식 증류(Knowledge Distillation), 리랭킹(Reranking), 파라미터 공유(Parameter Sharing) 등
벡터 데이터베이스(Vector Database) 완전 정복: 정의부터 선택 기준까지
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벡터 데이터베이스의 개념, 특징, 주요 종류(Pinecone, Milvus, Weaviate 등) 비교 및 사용 사례별 선택 가이드를 제공합니다. AI 및 RAG 아키텍처의 핵심 기술을 알아보세요.