LLM 회귀 테스트는 어떻게 해야 할까: 프롬프트를 고쳤는데 왜 다른 기능이 망가질까
LLM 회귀 테스트를 프롬프트 개선 흐름에 맞춰 설명합니다. golden set, baseline, 실패 유형, 변경 기록을 나눠 작은 수정이 다른 기능을 망가뜨리지 않게 관리하는 기준을 정리합니다.
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AI context engineering은 왜 비용 문제와 연결될까: 토큰 낭비를 줄이는 실무 기준
AI context engineering을 비용 관점에서 설명합니다. 토큰 예산, context pruning, RAG 문서 선별, 프롬프트 캐싱을 운영 기준으로 묶어 정리합니다.
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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.
