LLM최적화
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TOON: LLM 토큰 비용 60% 줄이는 새로운 데이터 포맷
LLM 토큰 비용을 60% 줄이는 TOON 포맷 소개. JSON보다 효율적이면서 구조는 유지하는 새로운 데이터 표현 방식을 벤치마크와 함께 분석합니다.
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100개 AI 에이전트를 제어하는 법: Microsoft의 실전 아키텍처 패턴
Microsoft가 공개한 상용 멀티 에이전트 시스템 구축 패턴. 수백 개 에이전트를 효율적으로 관리하는 4가지 핵심 아키텍처와 실전 최적화 전략을 소개합니다.
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AI가 당신을 인용하게 만드는 법: LLM 최적화의 핵심
ChatGPT, Claude 같은 AI가 당신의 콘텐츠를 인용하게 만드는 8가지 실전 전략. 신선도 편향, RAG 메커니즘, 높은 전환율의 비밀을 소개합니다.
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RAG 청킹 전략 완전 가이드: 문서 유형별 최적 선택법
RAG 시스템의 핵심인 문서 청킹 전략 5가지를 비교 분석하고, FAQ부터 학술논문까지 문서 유형별 최적 청킹 크기와 전략을 제시하는 실무 가이드
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Meta 슈퍼인텔리전스 연구소의 첫 논문이 RAG인 이유: 30배 빨라진 REFRAG의 비밀
Meta 슈퍼인텔리전스 연구소가 첫 논문으로 공개한 REFRAG는 RAG 시스템 응답 속도를 30배 개선하면서도 정확도를 유지합니다. 임베딩 직접 처리 방식으로 근본적 비효율을 해결한 실용적 혁신을 소개합니다.
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AI 검색의 새 기준: Mixedbread Search가 LLM 호출 16% 줄이고 정확도 16% 높인 비결
Mixedbread Search 베타 출시. 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오를 단일 API로 검색하며 기존 시맨틱 검색 대비 LLM 호출 16% 감소, 정확도 16% 향상을 달성한 차세대 검색 솔루션을 소개합니다.
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