AI TOPIC

LLM 애플리케이션 최신 뉴스와 핵심 해설

LLM 애플리케이션 관련 핵심 뉴스와 활용 인사이트 5편을 최신순으로 모았습니다.

Shaw Talebi2026. 8. 18.

RAG 시스템 구축 5단계 - 골든 데이터셋과 에러 분석으로 실전 검색증강생성 만들기

RAG 데모는 잘 되는데 실제 배포는 실망스러운 이유와, MVP 범위 설정부터 골든 데이터셋 구축, 검색 평가 지표, 에러 분석, 한 번에 하나씩 바꾸는 실험까지 이어지는 5단계 구축 절차를 사례와 함께 정리했다.

AI·ML·Quant 스터디2026. 8. 12.

랭그래프 운영을 다룬 스터디 발표를 정리했다. 그래프 API와 함수형 API의 선택 기준, 상시 서버가 필요한 배포의 현실적인 대안, 랭스미스 추적과 민감정보 마스킹, 그리고 에이전트 평가가 끝나지 않는 이유를 짚는다.

NDC Conferences2026. 8. 5.

추천 엔진을 급하게 출시한 가상의 회사를 따라가며 AI 앱에서 새로 생기는 세 가지 위험과, 입력·모델·출력·모니터링 네 계층을 각각 어떻게 지킬지 정리한 NDC 코펜하겐 발표를 요약했다. 출시 전 팀이 던져야 할 질문도 함께 담았다.

Neural Breakdown with AVB2026. 8. 2.

컨텍스트 엔지니어링이 무엇인지부터 맥락 오염 문제, DSPy로 다단계 흐름을 짜는 법, 관측과 평가를 붙이는 방법, 도구 호출과 검색·메모리를 결합하는 과정까지 82분짜리 실습 강의를 한 편으로 정리했다.

Adam Lucek2026. 8. 1.

딥 리서치와 코딩 에이전트가 공통으로 쓰는 네 가지 설계 요소를 정리했습니다. 시스템 프롬프트와 할 일 목록, 파일 시스템, 서브 에이전트가 각각 무엇을 해결하는지, 35분간 287번 검색한 실제 실행 결과와 비용까지 짚었습니다.