AI / ML11편 · 167분
AI 오케스트레이션 프레임워크
LLM 애플리케이션이 복잡해지는 이유를 분석하고, 오케스트레이션의 정의와 역할, 2026년 주요 프레임워크 생태계를 조망합니다.
기술, 튜토리얼, 회고 등 개발과 관련된 글을 기록합니다.
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LLM 애플리케이션이 복잡해지는 이유를 분석하고, 오케스트레이션의 정의와 역할, 2026년 주요 프레임워크 생태계를 조망합니다.
Model Context Protocol이 무엇이고, 왜 AI 생태계의 표준으로 자리 잡았는지, 그리고 이 시리즈에서 다룰 내용의 전체 지도를 살펴봅니다.
AI가 소프트웨어 개발의 각 단계를 어떻게 혁신하는지 전체 그림을 조망하고, 코드 리뷰, 테스트, 문서화, CI/CD 자동화의 핵심 개념을 정리합니다.
AI 모델을 프로덕션에 배포하기 위한 전체 파이프라인을 조망하고, 전통적 웹 서비스와 다른 AI 서비스만의 고유한 배포 과제를 분석합니다.
AI 에이전트가 무엇이고 왜 중요한지, 그리고 이 시리즈에서 다룰 핵심 설계 패턴들의 전체 지도를 살펴봅니다.
LLM 애플리케이션을 프로덕션에서 안정적으로 운영하기 위해 평가와 모니터링이 왜 필수인지, 전체 프레임워크를 체계적으로 소개합니다.
LLM 파인튜닝이 무엇인지, 사전 학습 모델과 어떤 관계가 있는지, 언제 파인튜닝이 필요한지를 체계적으로 정리합니다.
검색 증강 생성(RAG)이 무엇이고 왜 필요한지, 핵심 구성 요소와 전체 아키텍처를 체계적으로 살펴봅니다.
프롬프트 엔지니어링이 무엇이고 왜 중요한지, LLM과의 효과적인 소통을 위한 핵심 원칙과 기초 개념을 체계적으로 살펴봅니다.
"AI / ML" 27개 시리즈