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“코드 품질” 검색 결과 · 12개
- AI 시대에 코드 품질이 여전히 중요한 기준: 일회용 소프트웨어와 지속형 소프트웨어
Max Kanat-Alexander의 AI Engineer 강연을 바탕으로 코드 품질의 본질인 시스템 이해와 안전한 변경, 4대 내구성 지표에 따른 일회용·지속형 소프트웨어 구분법, 그리고 엄격성 비용을 낮추는 4가지 엔지니어링 전략을 살펴봅니다.
- RLHF 이후의 AI 패러다임: 인간 보조를 넘어 Jev의 보정된 의사결정으로
InstructGPT·GPT-4 공동 저자인 디오고 알메이다(TypeSafe AI CEO)의 AI Engineer 강연을 바탕으로, RLHF가 만든 인간 보조(Assistance) 시대의 한계와 보상 모델 비대칭성을 짚어 보고, Jev가 지향하는 보정된 의사결정(RLCD)과 스마트 소프트웨어 자동화 구조를 쉽게 살펴봅니다.
- LLM 모델 라우터의 원리와 오픈라우터 아키텍처
단일 API 장애와 벤더 종속을 방지하고 비용을 70% 이상 절감하는 LLM 모델 라우터의 핵심 개념, OpenRouter 및 원티드 LaaS 아키텍처와 통합 결제 구조를 해설합니다.
- 토큰과 컨텍스트 창으로 LLM의 기억 이해하기
글자 수와 토큰의 차이, 대화가 길어질 때 앞 내용을 잊어버리는 컨텍스트 창의 구조적 원리와 슬라이딩 윈도우 관리법을 알아봅니다.
- Few-Shot으로 원하는 형식 한 번에 뽑아내기
장황한 규칙 설명 대신 1~2개의 입출력 예시를 제공하여 일관된 출력과 형식을 유도하는 Few-Shot 프롬프트 원리와 작성법을 살펴봅니다.
- Temperature와 Top-P로 LLM의 창의성 조절하기
AI가 다음 단어를 선택하는 확률 분포와 Temperature, Top-P(핵 샘플링) 파라미터로 환각을 줄이고 창의성을 조절하는 방법을 다룹니다.
- JetPack의 에이전틱 비디오 파이프라인
JetPack 7.2.1의 PyNvVideoCodec 2.2와 DLPack 제로카피를 활용해 비디오 디코딩과 AI 모델 추론의 지연 시간을 최소화합니다.
- 음성 회의록 에이전트 파이프라인 구성하기
오디오 입력을 전사하고 긴 텍스트를 나눈 뒤 구조화된 회의록으로 저장하는 단계별 파이프라인을 설계합니다.
- LangSmith로 에이전트 실행 추적 읽기
한 번의 요청을 구성하는 프롬프트·모델·검색·도구 실행을 트레이스로 연결해 실패 지점을 찾습니다.
- LCEL로 프롬프트·모델·파서 연결하기
LangChain Runnable을 파이프로 조합해 입력이 프롬프트와 모델, 출력 파서를 지나는 과정을 확인합니다.
- LLM과 AI 에이전트의 차이 이해하기
한 번 답하는 LLM 호출이 상태·도구·반복을 갖춘 AI 에이전트로 확장되는 구조를 살펴봅니다.
- Ollama로 로컬 LLM 실행 구조 이해하기
Ollama의 CLI·로컬 API·모델 저장소가 연결되는 흐름을 확인하고 가장 작은 채팅 요청을 실행합니다.