LLM
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ReAct 프롬프팅: AI가 생각하고 행동하며 학습하는 새로운 방법
AI가 단계적으로 생각하고 행동하며 학습하는 혁신적인 ReAct 프롬프팅 기법을 소개합니다. 기존 방법들과의 차이점, 실무 활용법, 그리고 효과적인 프롬프트 작성 가이드를 제공합니다.
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LLM으로 새로운 주제를 효과적으로 학습하는 방법 – 실전 가이드
2025년 현재 LLM을 효과적으로 활용하여 새로운 주제를 학습하는 실전 가이드. 할루시네이션 문제 해결법, 소크라테스 방법론, 딥 리서치 활용법 등 구체적인 활용 팁과 주의사항을 제공합니다.
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AI 무어의 법칙의 종말: Google의 Gemini Flash 가격 인상이 보여주는 새로운 현실
Google의 Gemini 2.5 Flash 가격 인상을 통해 살펴본 AI 업계의 새로운 현실. 더 이상 무한히 감소하지 않는 AI 비용의 바닥선과 이에 대응하는 전략적 인사이트를 제공합니다.
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에이전틱 AI, 정말 과대광고일까? – 회의론자들이 놓치고 있는 것들
에이전틱 AI가 과대광고인지 실제 혁신 기술인지에 대한 균형잡힌 분석. 기존 LLM과의 차이점, 실제 활용 사례, 회의론에 대한 반박, 그리고 개발자에게 미치는 영향을 종합적으로 다룬 인사이트 글입니다.
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로컬 LLM 도구 호출 성능 비교: 21개 모델 실증 평가로 찾은 최적의 선택
Docker 팀이 21개 LLM 모델을 대상으로 3,570개 테스트를 실행해 도구 호출 성능을 실증 평가한 연구 결과를 바탕으로, 개발자들이 AI 에이전트 구축 시 최적의 로컬 모델을 선택할 수 있는 실용적인 가이드를 제공합니다.
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RAG 시스템 성능을 한 단계 끌어올리는 재순위 지정 모델(Reranker) 완벽 가이드
RAG 시스템의 성능을 획기적으로 향상시키는 재순위 지정(Reranking) 기술과 2025년 주요 모델 7가지를 상세히 분석합니다. Cohere, BGE-Reranker, Voyage 등 상용/오픈소스 모델의 특징, 성능 비교, 실제 구현 방법까지 실무에 바로 적용할 수 있는 완벽 가이드를 제공합니다.
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단순 RAG는 끝났다, 에이전틱 리트리벌의 시대가 왔다
기존 RAG 시스템의 한계를 넘어선 에이전틱 리트리벌의 등장과 실제 구현 방법을 소개합니다. AI 에이전트가 스스로 최적의 검색 전략을 선택하는 지능형 검색 시스템의 핵심 개념과 LlamaCloud를 활용한 실용적인 활용 가이드를 제공합니다.
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ChatGPT도 건망증이 있다? AI가 대화 중 정보를 잃어버리는 이유와 해결법
Microsoft와 Salesforce 연구진이 밝혀낸 충격적인 사실 – ChatGPT 등 최신 AI 모델들이 대화 중 40% 성능 저하를 보이는 이유와 더 효과적으로 AI를 활용하는 실용적 방법들을 소개합니다.
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프롬프트 스캐폴딩: AI에게 더 나은 답변을 이끌어내는 구조화된 질문법
AI에게 일관되고 고품질의 답변을 받을 수 있는 프롬프트 스캐폴딩 기법을 소개합니다. 구조화된 프롬프트 작성법부터 실전 활용 사례까지, AI 활용 효율성을 높이는 실용적인 가이드를 제공합니다.
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프롬프트 엔지니어링을 넘어서: 컨텍스트 엔지니어링이 AI 에이전트의 미래인 이유
AI 에이전트 개발의 새로운 패러다임인 컨텍스트 엔지니어링을 소개합니다. 프롬프트 엔지니어링을 넘어서 AI 모델에게 체계적으로 맥락을 제공하는 방법과 실무 적용 사례, 그리고 LangGraph와 LangSmith 같은 도구 활용법을 자세히 다룹니다.
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