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see List작성일 2025. 11. 30.
LLM이란?
Large Language Model(대규모 언어 모델)은 방대한 텍스트 데이터로 학습된 AI 모델입니다.
주요 LLM 비교
| 모델 | 개발사 | 특징 |
|---|---|---|
| GPT-4o | OpenAI | 멀티모달, 빠른 속도 |
| Claude 3.5 | Anthropic | 긴 컨텍스트, 안전성 |
| Llama 3 | Meta | 오픈소스, 로컬 실행 |
토큰과 컨텍스트 윈도우
- GPT-4 Turbo: 128K 토큰
- Claude 3: 200K 토큰
- Gemini 1.5: 1M 토큰
ai
| No | 작성일 | Title |
|---|---|---|
| 3376 | 2026. 08. 19. | MCP 도구를 안전하게 연결하는 방법: 권한 분리·입력 검증·감사 로그 설계 |
| 3344 | 2026. 08. 10. | RAG 검색 품질 높이는 방법: 청크 분할·메타데이터·재순위화 실전 설계 |
| 3312 | 2026. 08. 02. | LLM 서비스 응답 품질을 안정화하는 구조화 출력과 검증 파이프라인 |
| 3280 | 2026. 07. 25. | MCP 서버 운영 가이드: 권한 범위와 입력 스키마로 AI 도구 호출 통제하기 |
| 3251 | 2026. 07. 17. | RAG 검색 품질 높이는 실전 설계: 청킹·메타데이터·하이브리드 검색 적용법 |
| 3198 | 2026. 07. 08. | LLM 도구 호출 안전 설계: 입력 검증, 승인 단계, 실행 로그 만들기 |
| 3165 | 2026. 06. 30. | LLM 답변 품질 평가 운영 가이드: 골든셋과 자동 채점으로 회귀를 막기 |
| 3109 | 2026. 06. 22. | RAG 검색 품질을 높이는 문서 청킹과 메타데이터 설계 가이드 |
| 3051 | 2026. 06. 14. | AI 에이전트 도구 호출 운영 가이드: 권한, 타임아웃, 재시도 설계 |
| 2964 | 2026. 06. 06. | LLM 응답 품질 평가 자동화: 테스트셋과 회귀 점검으로 답변 흔들림 줄이기 |