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VOL.14 — 2026.06오늘의 인사이트
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LLM 처음 다루는 개발자를 위한 토큰·컨텍스트 윈도우 완전 정리

LLM을 처음 도입할 때 가장 먼저 막히는 토큰, 컨텍스트 윈도우, 비용의 관계를 실무 관점에서 풀어 설명합니다.
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AI·머신러닝
2026.06.24

LLM 처음 다루는 개발자를 위한 토큰·컨텍스트 윈도우 완전 정리

LLM을 처음 도입할 때 가장 먼저 막히는 토큰, 컨텍스트 윈도우, 비용의 관계를 실무 관점에서 풀어 설명합니다.
AI·머신러닝
2026.06.22

실무에서 바로 쓰는 RAG 파이프라인 구축 단계별 튜토리얼

문서 적재부터 청킹, 임베딩, 검색, 생성까지 RAG 파이프라인 전 과정을 실무 기준으로 단계별 구성합니다.
AI·머신러닝
2026.06.21

벡터검색 정확도가 낮을 때 점검해야 할 7가지 원인

RAG에서 검색 결과가 엉뚱할 때 청킹, 임베딩, 거리 측정, 하이브리드 검색까지 단계별로 원인을 진단합니다.
AI·머신러닝
2026.06.20

임베딩 모델 선택 가이드: 한국어 RAG에서 무엇을 기준으로 고를까

차원 수, 다국어 지원, 비용, 벤치마크까지 임베딩 모델을 고를 때 실제로 봐야 할 기준을 비교합니다.
AI·머신러닝
2026.06.18

파인튜닝 vs 프롬프트 엔지니어링, 언제 무엇을 선택할까

비용, 데이터 양, 유지보수 관점에서 파인튜닝과 프롬프트 엔지니어링의 손익분기점을 비교 분석합니다.
AI·머신러닝
2026.06.17

LLM 모델 평가, 정확도만 보면 안 되는 이유와 실전 지표 설계

정답 일치율을 넘어 RAG와 생성 작업에 맞는 평가 지표를 설계하고 LLM-as-judge를 적용하는 방법을 정리합니다.
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