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.
피처 스토어(Feature Store)란? AI가 쓰는 입력 데이터를 한곳에서 관리하는 방법
피처 스토어는 AI 모델이 학습과 실제 예측에 쓰는 입력 데이터를 같은 기준으로 저장·공유·조회하는 관리 계층입니다. 특징, 데이터베이스, 데이터셋과의 차이와 실무 주의점을 초보자 눈높이로 정리합니다.
AI 위협 모델링(Threat Modeling)이란? AI를 만들기 전 위험을 그려보는 방법
AI 위협 모델링의 뜻부터 생성형 AI와 AI 에이전트에서 꼭 확인할 위험, 레드팀·보안 테스트와의 차이, 초보자를 위한 점검 순서까지 정리합니다.
