LLM 면접 질문 30선 정리, 토큰·RAG·LoRA·양자화·가드레일 핵심 답변 가이드
생성형 AI 면접에서 반복해 나오는 30개 질문을 토큰과 임베딩 같은 기초부터 검색 증강 생성, LoRA, 양자화, 가드레일까지 단계별로 정리했다. 답을 암기하기보다 개념이 실제 시스템에서 어떻게 쓰이는지 설명하는 힘이 관건이다.
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AI TOPIC
AI 면접 최신 뉴스와 핵심 해설
AI 면접 관련 핵심 뉴스와 활용 인사이트 3편을 최신순으로 모았습니다.
LLM 컨텍스트와 메모리 차이, AI 에이전트 면접 질문으로 이해하기
AI 엔지니어 모의 면접을 통해 LLM 에이전트의 컨텍스트가 어떻게 불어나는지, 요약·별도 메모리·멀티 에이전트로 어떻게 관리하는지, 컨텍스트와 메모리의 경계는 어디인지 정리했다.
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LLM vs 에이전트 차이 정리: 툴 호출, 시스템 프롬프트, 에이전트 루프가 작동하는 방식
AI 엔지니어 모의 면접 영상을 바탕으로 LLM과 에이전트의 경계를 정리했다. 언어 모델은 호출을 결정할 뿐 실제 API는 권한을 쥔 바깥 시스템이 부른다. 여행 일정 예시로 툴 정의와 루프 구조를 함께 풀어 본다.
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