AI Tools Radar 블로그
현실의 업무와 창작에 바로 적용할 수 있는 AI 도구 가이드, 방법론, 관찰을 전합니다.
정보 아키텍처란? AI가 찾을 수 있도록 지식을 구조화하는 실용 가이드
정보 아키텍처는 AI가 노트를 검색하고 연결하는 품질을 좌우합니다. 분류 체계와 사용자 태그로 신뢰도 높은 검색 구조를 만드는 법을 알아보세요.
AI 지식 증류란? 작은 모델을 큰 모델처럼 학습시키는 실용 가이드
AI 지식 증류는 대형 모델이 작은 모델을 가르쳐 성능을 유지하게 합니다. 효율적인 온디바이스 AI를 가능하게 하는 원리를 알아보세요.
MoE란? 전문가 라우팅과 계산량·메모리의 차이
MoE는 토큰마다 소수의 전문가 네트워크만 선택합니다. Mixtral은 실제 사례이지만 배포 시 모델 전체 가중치의 저장과 메모리도 고려해야 합니다.
모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)이란? 실용 가이드
Model Context Protocol(MCP)은 AI 앱이 도구와 데이터에 연결하는 공통 인터페이스를 정의합니다.
멀티모달 AI란? 작동 원리와 달라지는 것
멀티모달 AI는 하나의 모델 안에서 텍스트, 이미지, 음성, 영상 등 여러 입력 유형을 처리하고 함께 추론하는 AI 시스템입니다.
멀티모달 AI란? 텍스트·이미지·오디오·영상을 함께 처리하는 법
일상 업무에는 여러 데이터 유형이 필요한 경우가 많아 멀티모달 AI 모델이 중요합니다. 하나의 회의에서도 슬라이드, 음성, 메모가 만들어집니다.
점진적 요약이란? 더 스마트하게 노트하는 실용 가이드
점진적 요약은 Tiago Forte가 개발한 노트 작성 체계로, 반복적인 검토를 통해 정보를 압축합니다. 매번 자료를 강조하거나 다시 써 가장 유용한 부분만 남깁니다.
프롬프트 캐싱이란? AI 앱의 비용과 지연을 줄이는 실용 가이드
프롬프트 캐싱은 AI 프롬프트에서 반복되는 부분을 저장해 시스템이 호출할 때마다 같은 토큰을 다시 계산하지 않게 합니다.
프롬프트 엔지니어링이란? 쉬운 말로 설명하는 실용 가이드
프롬프트 엔지니어링은 구체적이고 유용한 결과를 얻도록 AI 지시를 의도적으로 구조화하는 과정입니다. 가벼운 대화와 달리 각 입력을 설계 문제로 다룹니다.
RAG란? 검색 증강 생성의 원리와 활용법
검색 증강 생성(RAG)은 답변을 만들기 전에 지식 베이스에서 관련 문서를 찾아, 모델의 기억이 아닌 실제 출처에 근거를 두는 AI 기법입니다.
인간 피드백 기반 강화학습(RLHF)이란?: 실전 가이드
RLHF는 인간의 평가로 보상 모델을 학습한 뒤 강화학습을 적용해 언어 모델의 응답 품질과 지시 준수 능력을 높이는 방법입니다.
시맨틱 검색이란? AI가 키워드가 아닌 의미를 이해하는 방법
시맨틱 검색은 정확히 같은 단어의 중첩이 아니라 의미를 기준으로 결과를 찾는 검색 방식입니다. 벡터 임베딩을 사용해 질의와 문서를 하나의 공통 공간에 표현하므로, 표현이 달라도 비슷한 개념은 서로 가까운 곳에 놓입니다.