데이터 분류(Data Classification)란? AI에 넣기 전 자료의 민감도를 나누는 방법
데이터 분류는 문서와 데이터가 얼마나 민감한지 정하고, 그 등급에 맞춰 저장·공유·AI 입력 규칙을 정하는 작업입니다. PII, 데이터 최소화, 민감도 레이블과의 차이와 AI 업무에서 바로 쓰는 예시를 정리합니다.
카나리 배포(Canary Deployment)란? AI 기능을 일부 사용자에게 먼저 공개하는 방법
카나리 배포는 새 AI 기능을 전체에 한꺼번에 공개하지 않고 일부 사용자나 트래픽에 먼저 적용해 확인하는 배포 방식입니다. 롤링 배포와 블루-그린 배포의 차이, AI 서비스에서 볼 지표와 중단 기준을 쉽게 정리합니다.
모델 캘리브레이션(Model Calibration)이란? AI의 확신 점수를 믿을 수 있게 만드는 방법
모델 캘리브레이션은 AI가 말하는 확률이나 확신 점수가 실제 결과와 얼마나 잘 맞는지 확인하고 조정하는 과정입니다. 80%라는 숫자가 무엇을 뜻하는지, 정확도·분류 임계값과의 차이, 실무에서 주의할 점을 쉽게 설명합니다.
프롬프트 버전 관리(Prompt Versioning)란? AI 지시문 변경을 안전하게 기록하는 방법
프롬프트 버전 관리는 AI에 보내는 지시문과 모델 설정의 변경 이력을 남기고, 검증한 버전을 골라 서비스에 적용하는 방식입니다. 프롬프트 템플릿과의 차이, 쉬운 예시, 실제 운영 시 주의점을 정리합니다.
AI 에이전트 하네스란? 코딩 에이전트를 안정적으로 움직이는 운영 구조
AI 에이전트 하네스의 뜻과 모델·오케스트레이션·샌드박스의 차이, 도구·권한·검증·복구로 구성되는 운영 구조를 쉽게 설명합니다.
서킷 브레이커(Circuit Breaker)란? AI 자동화가 연속 실패할 때 잠시 멈추는 장치
서킷 브레이커는 AI 자동화가 계속 실패하는 외부 API나 도구 호출을 잠시 차단해 장애가 번지는 일을 줄이는 운영 패턴입니다. 닫힘·열림·반열림 상태, 재시도와의 차이, AI 에이전트에 적용할 때의 주의점을 쉽게 설명합니다.
전문가 혼합(Mixture of Experts, MoE)이란? 큰 AI 모델이 일부만 골라 계산하는 방식
전문가 혼합(MoE)은 AI 모델 안의 여러 전문가 모듈 가운데 입력마다 일부만 골라 계산하는 구조입니다. 파라미터 수와 실제 계산량, 일반 모델과의 차이, 모델을 고를 때의 주의점을 쉽게 설명합니다.
시맨틱 캐시(Semantic Cache)란? 비슷한 AI 질문의 답을 다시 쓰는 방법
시맨틱 캐시는 뜻이 비슷한 AI 질문을 찾아 기존 답변을 재사용하는 방식입니다. 일반 캐시와 프롬프트 캐싱의 차이, 쓰기 좋은 곳과 주의점을 초보자 눈높이에서 정리합니다.
컴퓨터 사용(Computer Use)이란? AI가 화면을 보고 클릭·입력하는 방식
컴퓨터 사용은 AI가 화면을 보고 클릭, 입력, 스크롤 같은 조작을 제안하거나 수행하도록 연결하는 방식입니다. 뜻, 쉬운 예시, API·RPA와의 차이, 안전하게 쓰는 기준을 정리합니다.
전이 학습(Transfer Learning)이란? 이미 배운 AI 모델을 새 업무에 맞춰 활용하는 방법
전이 학습은 이미 학습한 AI 모델의 지식을 새 업무에 맞춰 재사용하는 방법입니다. 뜻, 쉬운 예시, 파인튜닝과의 차이, 도입 전 확인할 점을 정리합니다.
