LLM: MCP(Model Context Protocol) - 멀티툴 확장 구조 이해 및 활용
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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)
LLM: RAG 성능 향상 청킹 전략 - 분할 기준·길이·오버랩 튜닝
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청킹(Chunking)이란 AI가 방대한 문서의 내용을 정확하고 효율적으로 검색할 수 있도록 의미 있는 작은 단위로 분할하는 핵심 과정이다.
LLM: GraphRAG with Neo4j - 지식 그래프 확장 검색 설계
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기존 RAG의 한계를 넘어선 GraphRAG를 Neo4j로 구현하는 방법, 단계별로 따라 해본다.
LLM: RAG 아키텍처 핵심 컴포넌트 & 설계 패턴
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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.
LLM: LangGraph 구조·동작 원리 & 실전 워크플로 예제
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LangGraph는 기존 LangChain의 한계를 뛰어넘어 복잡한 AI 워크플로우를 그래프 구조로 설계하고 구현할 수 있게 해주는 혁신적인 프레임워크입니다.
LLM: 모델 경량화 총정리 - 양자화·프루닝·지식증류 핵심 비교
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프루닝(Pruning), 양자화(Quantization), 지식 증류(Knowledge Distillation), 리랭킹(Reranking), 파라미터 공유(Parameter Sharing) 등
LLM: 벡터DB 선택 가이드 - 구조·검색전략·운영 체크리스트
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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.