AI eval은 왜 필요할까: 프롬프트가 좋아졌는지 어떻게 검증할까
AI eval이 왜 필요한지, 프롬프트 변경을 감으로 판단하지 않고 테스트셋, 기준, 실패 사례, 반복 개선 흐름으로 검증하는 방법을 정리합니다.
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RAG에서 context engineering이 중요한 이유: 벡터DB만 붙이면 왜 답이 좋아지지 않을까
RAG에서 context engineering이 왜 중요한지 정리합니다. 벡터DB, retrieval, reranking, provenance, eval을 운영 관점에서 쉽게 설명합니다.
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AI 에이전트란 무엇인가: 챗봇과 무엇이 다르고 왜 도구 사용이 중요할까
AI 에이전트란 무엇인지 챗봇과의 차이, tool use, 상태 관리, 승인 흐름, eval과 보안 관점에서 쉽게 정리합니다.
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LLM 평가셋은 어떻게 만들어야 할까: 좋아 보이는 질문만 모으면 왜 실패할까
LLM 평가셋은 예쁜 데모 질문 모음이 아니라 운영 실패를 빨리 드러내는 장치여야 합니다. positive set, negative set, boundary case, retrieval fail case, regression set 기준으로 실무형 평가셋 구조를 정리합니다.
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프롬프트 템플릿이란 무엇인가: 매번 잘 되던 지시가 왜 다시 쓰면 흔들릴까
프롬프트 템플릿이란 무엇인지 쉽게 설명합니다. 고정 규칙과 변수 입력을 왜 분리해야 하는지, 가드레일과 예시를 어떻게 넣어야 하는지, 템플릿을 코드와 평가셋으로 관리해야 하는 이유까지 실무 관점에서 정리했습니다.
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RAG에서 chunking은 왜 중요할까: 검색을 붙였는데도 답이 엇나가는 이유
RAG chunking이 왜 검색 품질을 좌우하는지, chunk size와 overlap을 어떻게 봐야 하는지, fixed-size와 structure-aware, semantic chunking 차이를 실무 기준으로 정리합니다.
