실전AI 개발
검색 품질이 곧 답변 품질이다 — 프로덕션 RAG를 구성하는 모든 단계를 코드로
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고급AI 에이전트
컨텍스트 윈도, 외부 저장소, 컴팩션, 도구 기반 메모리를 조합해 끊기지 않는 LLM 에이전트를 만드는 법
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실전AI 모델·API
프로덕션 LLM 비용을 70~90% 줄이는 네 가지 레버를 코드로 다룬다
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실전AI 모델·API
Claude API로 깨지지 않는 JSON과 신뢰할 수 있는 툴 루프를 만드는 실전 가이드
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실전AI 모델·API
세 가지 적응 기법의 작동 원리, 선택 기준, 그리고 PEFT/LoRA로 실제 모델을 튜닝하는 엔드투엔드 가이드
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실전AI 개발
감으로 짜던 프롬프트를 재현 가능하고 측정 가능한 엔지니어링으로 바꾸는 실전 가이드
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실전AI 에이전트
단일 LLM 호출에서 멀티에이전트 오케스트레이션까지, 실제로 동작하는 코드와 함정 회피법
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실전AI 개발
프롬프트 하나 고칠 때마다 "좋아진 건지 나빠진 건지" 감으로 판단하던 걸 끝내는 실전 가이드
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실전AI 개발
임베딩 생성부터 인덱싱·하이브리드 검색·리랭킹·운영까지, 실제로 따라 할 수 있는 RAG 검색 레이어 구축 실전
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실전AI 에이전트
LLM에 도구·데이터·프롬프트를 표준 방식으로 연결하는 오픈 프로토콜 — 첫 서버부터 프로덕션 배포·인증·디버깅까지
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실전AI 개발
프롬프트가 아니라 컨텍스트 윈도를 설계하는 법: 토큰 예산, 압축, 메모리, 검색, 캐시까지 실전 레시피
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고급AI 에이전트
단일 거대 프롬프트를 버리고, 책임이 분리된 에이전트들을 조율해 신뢰 가능한 결과를 만드는 법
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실전AI 개발
데모를 프로덕션으로 바꾸는 9가지 방어선: 한 줄씩 따라 구현하는 운영 가이드
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중급AI 에이전트
내 기기에서 직접 돌리는 게이트웨이형 AI 어시스턴트의 설치부터 보안까지 정리한다
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