AI

머신러닝, 생성형 AI, LLM, 프롬프트 엔지니어링, AI 에이전트 등 인공지능 기술의 작동 원리와 제품 적용 사례를 정리합니다. AI를 실제 제품과 워크플로우에 녹여내기 위한 실무 관점의 고민과 경험을 공유합니다.

  • [로컬 LLM] 맥북에 로컬 LLM 설치하기

    [로컬 LLM] 맥북에 로컬 LLM 설치하기

    LM Studio와 Open WebUI를 기반으로 맥북에서 로컬 LLM 환경을 구축한 실전 기록입니다. 모델 선택 기준, Docker·MCP·RAG 구성, 메모리 자동 관리, AnythingLLM에서 갈아탄 이유까지 실제 사용 경험 중심으로 정리했습니다.

  • [Codex] (2) 일을 잘 시키는 법: 프롬프트부터 커스터마이징까지

    [Codex] (2) 일을 잘 시키는 법: 프롬프트부터 커스터마이징까지

    코덱스 프롬프트의 네 가지 구성 요소(목표, 맥락, 제약, 완료 조건)와 좋은/나쁜 예시를 비교합니다. 스레드 네 종류(로컬, 클라우드, 워크트리, 채팅)와 컨텍스트 윈도우·자동 요약(Compaction) 관리법을 다룹니다. 커스터마이징 8개 레이어를 도입 순서대로 정리했습니다. AGENTS.md로 프로젝트 규칙을 고정하고, config.toml로 모델·승인·샌드박스를 설정하고, Rules로 명령 허용·차단을 정하고, 스킬로 반복 작업을 패키지화하고, 플러그인으로 배포하고, MCP로 외부 도구를 연결하고, 훅스로 에이전트 루프에 스크립트를…

  • [Codex] (1) 코덱스란 무엇인가: 정의, 사용 환경, 작동 원리

    [Codex] (1) 코덱스란 무엇인가: 정의, 사용 환경, 작동 원리

    오픈AI 코덱스는 의도를 설명하면 파일을 읽고 명령을 실행하고 코드를 수정하는 코딩 에이전트입니다. 앱, IDE 익스텐션, CLI, 웹(클라우드) 네 가지 환경에서 사용할 수 있습니다. 에이전트 루프·스레드·샌드박싱 세 가지 개념으로 작동하며, gpt-5.5부터 gpt-5.3-codex-spark까지 모델을 선택할 수 있습니다. 챗GPT 플랜별 가격 정책과 크레딧 시스템을 다루고, 되돌릴 수 없는 데이터 변환·API 키 노출·불안정 테스트 환경·전체 리팩토링·풀 액세스 자동화 등…

  • [RAG] (2) 온톨로지와 지식 그래프: 의미가 있는 데이터, 그리고 GraphRAG

    [RAG] (2) 온톨로지와 지식 그래프: 의미가 있는 데이터, 그리고 GraphRAG

    벡터 RAG는 비슷한 페이지는 잘 찾지만, 페이지 사이의 관계는 알지 못합니다. 그 빈자리를 채우는 흐름이 온톨로지, 지식 그래프, 그리고 둘과 RAG를 결합한 GraphRAG입니다. 각 개념이 무엇이고 어떻게 연결되는지, 다중 홉 추론에서 어떤 차이를 만드는지, 그리고 실제 도입에는 어떤 비용이 따르는지를 짚어봅니다.

  • [RAG] (1) 검색 증강 생성(RAG): LLM이 외부 지식을 꺼내쓰는 방법과 한계

    [RAG] (1) 검색 증강 생성(RAG): LLM이 외부 지식을 꺼내쓰는 방법과 한계

    ChatGPT는 셰익스피어를 분석하면서도, 정작 우리 회사 위키는 모릅니다. 도메인 지식의 부재와 시간적 단절을 푸는 방법 중 사실상의 표준이 된 것이 RAG(검색 증강 생성)입니다. 오픈북 시험을 떠올리면 됩니다. 모델은 그대로 둔 채 답할 때마다 외부 문서를 꺼내다 끼워주는 방식이죠. 정의와 파이프라인, 임베딩과 벡터 DB의 작동 원리, 그리고 다중 홉 추론에서 왜 막히는지까지 살펴봅니다.

  • [프롬프트 엔지니어링] (7) 실제 업무 워크플로우에 프롬프트 적용하기

    [프롬프트 엔지니어링] (7) 실제 업무 워크플로우에 프롬프트 적용하기

    프롬프트를 실제 운영 환경에서 이행하는 것은 또 다른 중요한 스킬이 필요합니다. 개발부터 배포, 모니터링까지 신뢰할 수 있는 AI 시스템을 체계적으로 구축하는 방법을 지금 배우고 적용해 보세요.

  • [프롬프트 엔지니어링] (6) 프롬프트 성능 평가, 모니터링, 실전 체크리스트

    [프롬프트 엔지니어링] (6) 프롬프트 성능 평가, 모니터링, 실전 체크리스트

    프롬프트 품질을 체계적으로 평가하고 지속적으로 모니터링하는 방법을 다룹니다. 성능 지표 설정부터 지속적 개선까지, 신뢰할 수 있는 AI 시스템을 검증하고 지금 조직에 도입하여 질좋은 AI 활용 체계를 구축하세요.

  • [프롬프트 엔지니어링] (5) 컨텍스트 관리, 온도 설정, 병렬 처리

    [프롬프트 엔지니어링] (5) 컨텍스트 관리, 온도 설정, 병렬 처리

    컨텍스트 윈도우를 제대로 활용하면 AI 시스템의 성능이 크게 향상됩니다. 문서 배치부터 온도 튜닝, 병렬 처리까지 프롬프트 성능을 극대화하는 3가지 고급 방법을 구체적으로 배우고 지금 적용하여 AI 결과물의 성능을 올려보세요.

  • [프롬프트 엔지니어링] (4) 사고 사슬(CoT), 역할 프롬프팅, 프롬프트 체이닝

    [프롬프트 엔지니어링] (4) 사고 사슬(CoT), 역할 프롬프팅, 프롬프트 체이닝

    복잡한 작업은 여러 단계로 나누어 효과적으로 처리합니다. 사고 사슬, 역할 프롬프팅, 프롬프트 체이닝으로 AI의 능력을 극대화하는 구체적인 방법을 배우고 지금 실제 프로젝트에 적용해 보세요.