#LLM

LLM에 관한 글 7편을 모았습니다.

같은 모델도 프롬프트에 따라 결과가 천차만별입니다. 역할 지정·예시 제공·단계적 사고 등 결과 품질을 끌어올리는 검증된 기법을 정리합니다.

LLM의 환각과 최신성 한계를 보완하는 RAG. 문서 분할·임베딩·벡터검색·프롬프트 주입의 흐름을 단계별로 풀어 설명합니다.

AI 환각은 모델이 사실이 아닌 내용을 자신 있게 말하는 현상이다. 원인과 위험 사례, 그리고 출처 요구·검증·RAG 등 실전 감소법을 정리했다.

AI 에이전트는 단순히 대답만 하는 챗봇을 넘어 스스로 계획하고 도구를 써서 일을 끝내는 AI다. 작동 원리와 실제 사례, 한계까지 정리했다.

LLM이란 무엇인지 토큰·확률예측·파라미터 개념을 일상 비유로 풀어 설명합니다. 왜 똑똑하면서도 가끔 틀리는지, 그리고 어떻게 활용하면 좋은지까지 알려드립니다.

같은 모델도 프롬프트에 따라 결과 품질이 크게 달라집니다. Few-shot, Chain-of-Thought, 역할 부여 등 실무에서 바로 쓰는 프롬프트 엔지니어링 기법을 예시와 함께 정리합니다.

LLM의 환각과 최신성 한계를 보완하는 RAG의 핵심 개념을 정리합니다. 청킹·임베딩·검색·생성으로 이어지는 파이프라인을 실제 파이썬 코드로 직접 구현해 봅니다.

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