AI / ML10편 · 158분
Structured Output과 AI 데이터 파이프라인
LLM 비정형 출력의 한계를 분석하고, 구조화된 출력의 3가지 접근 방식과 제약 디코딩의 원리를 살펴봅니다.
기술, 튜토리얼, 회고 등 개발과 관련된 글을 기록합니다.
LLM 비정형 출력의 한계를 분석하고, 구조화된 출력의 3가지 접근 방식과 제약 디코딩의 원리를 살펴봅니다.
합성 데이터의 정의와 유형, 2026년 합성 데이터가 필수가 된 배경, 데이터 순환 문제와 생태계 전체 지도를 살펴봅니다.
지식 그래프의 정의와 역사, 벡터 검색의 한계를 그래프가 어떻게 보완하는지, GraphRAG의 35% 정확도 향상 사례까지 Knowledge Graph와 AI 결합의 전체 그림을 소개합니다.
LLM 파인튜닝이 무엇인지, 사전 학습 모델과 어떤 관계가 있는지, 언제 파인튜닝이 필요한지를 체계적으로 정리합니다.
"AI / ML" 4개 시리즈