하네스 엔지니어링이란? LLM 엔진을 '탈 수 있는 자동차'로 만드는 기술
하네스 엔지니어링은 확률로 다음 토큰을 예측하는 대규모 언어모델(LLM)을 실제 서비스로 안전하게 잇는 '외곽 시스템'을 설계하는 일이다. 구조화 출력, 재시도·폴백, 사람 개입 승인 같은 장치로 모델의 그럴듯한 오류를 걸러내고 제품을 굴러가게 만드는 원리와 실무를 짚는다.
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프롬프트·컨텍스트·하네스 엔지니어링, 트랜스포머, HBM, 온톨로지… AI/LLM의 핵심 개념과 용어를 공신력 있는 논문·자료에 근거해 깊이 있게 해설합니다. 매주 발행되는 소식은 금주의 AI동향에서.
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하나의 개념을 원리부터 실무까지, 근거와 함께
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AI 에이전트란? 챗봇을 넘어 스스로 도구를 쓰는 AI의 원리와 한계
AI 에이전트는 목표를 받아 여러 단계를 스스로 실행하는 LLM 기반 시스템이다. 챗봇과의 차이, 생각-행동-관찰로 이어지는 ReAct 루프, 도구 호출과 메모리, 그리고 신뢰성·오류 누적 같은 한계를 원리부터 실무까지 짚는다.
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RAG(검색 증강 생성)란? 원리부터 실무까지 — 할루시네이션을 잡는 검색 결합 기법
RAG는 대규모 언어모델(LLM)이 답을 짓기 전에 외부 문서를 검색해 근거로 삼는 기법이다. 이 글에서는 RAG가 등장한 배경, 임베딩·벡터 검색·재순위 같은 작동 원리, 청킹 전략과 실무 적용, 그리고 흔한 오해와 한계까지 깊이 있게 짚는다.
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컨텍스트 엔지니어링이란? 프롬프트 너머 '무엇을 곁에 놓을까'의 기술
대규모 언어모델(LLM)을 잘 다루는 무게중심은 '한 줄 주문'에서 '어떤 맥락을 함께 건네느냐'로 옮겨 갔다. 컨텍스트 엔지니어링의 원리, 컨텍스트 윈도우와 토큰 예산, RAG·메모리·도구 연동까지 실무 관점에서 깊이 있게 풀어낸다.
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프롬프트 엔지니어링이란? 원리부터 실무까지 — 확률을 우리 쪽으로 당기는 법
프롬프트 엔지니어링은 대규모 언어모델(LLM)에게 무엇을 어떤 순서로, 어떤 맥락과 함께 건네느냐로 답의 질을 끌어올리는 기술이다. zero-shot부터 few-shot, 생각의 사슬(CoT), ReAct까지 기법의 진화와 원리, 실무 적용법을 깊이 있게 풀어낸다.
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HBM과 AI 반도체란? 대역폭 병목부터 LLM 추론 최적화까지
HBM(고대역폭 메모리)은 여러 개의 D램 칩을 수직으로 쌓아 넓은 통로로 데이터를 실어 나르는 메모리다. 왜 AI 반도체가 이 메모리에 목을 매는지, 그 원리와 실무 최적화 기법까지 깊이 있게 풀어낸다.
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GPT 발전사: GPT-1부터 GPT-4까지, 대규모 언어모델은 어떻게 진화했나
OpenAI의 GPT 계열은 사전학습과 규모 확장, 그리고 인간 피드백을 거치며 오늘의 대화형 AI로 성장했다. GPT-1에서 GPT-4에 이르는 발전 과정을 원리와 실무 관점에서 깊이 있게 짚는다.
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트랜스포머 모델이란? 어텐션 원리부터 LLM 구조까지 완전 해설
트랜스포머(Transformer)는 자기어텐션을 써서 문장 속 단어들이 서로 주목하게 만든 신경망 구조로, 오늘날 대규모 언어모델(LLM)의 뼈대다. 순환 없이 병렬로 문맥을 읽어내는 원리와 실무 활용, 흔한 오해까지 깊이 있게 풀어낸다.
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토큰과 임베딩이란? LLM이 언어를 숫자로 바꾸는 원리
대규모 언어모델(LLM)은 문장을 곧바로 이해하지 못한다. 문장을 토큰으로 쪼개 번호로 바꾸고, 그 번호를 의미의 좌표인 임베딩으로 옮긴 다음에야 계산을 시작한다. 토큰화와 임베딩이 무엇이며 어떻게 맞물려 돌아가는지, 원리부터 실무 감각까지 짚는다.
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LLM은 어떻게 태어났나? 다음 단어 예측기의 탄생과 진화
대규모 언어모델(LLM)은 어느 날 갑자기 등장한 기술이 아니다. 신경망 언어모델, 순환신경망, LSTM, 시퀀스 투 시퀀스, 그리고 트랜스포머로 이어진 수십 년의 축적이 낳은 결과물이다. 이 글은 '다음 단어를 예측한다'는 하나의 아이디어가 어떻게 오늘날의 LLM으로 성장했는지 원리와 역사를 함께 짚는다.
저자 도서 · Books by the author
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바이브 코딩의 시대, 프롬프트를 넘어 컨텍스트 엔지니어링으로
프롬프트를 넘어 '컨텍스트 엔지니어링'으로 — AI와 협업하는 바이브 코딩의 원리와 실전.
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바이브 코딩으로 완성하는 데이터 분석과 시각화
AI와 함께 데이터 분석·시각화를 처음부터 끝까지, 코드보다 맥락으로.
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바이브 코딩으로 누구나 만드는 머신러닝과 예측 모델
예측 모델을 누구나 만들 수 있도록 — 머신러닝의 개념과 실전.
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AI를 활용한 공학적 연구 방법론
AI를 연구 방법론에 접목 — 문헌조사부터 실험·논문까지.
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