모델 라우팅(Model Routing)이란? AI 요청마다 알맞은 모델을 고르는 방법
모델 라우팅은 하나의 AI 서비스가 요청의 난이도·비용·속도 기준에 따라 알맞은 모델을 선택해 보내는 방식입니다. 모델 선택, 폴백, AI 에이전트와의 차이와 실무 점검 항목을 정리합니다.
AI 영향평가(AI Impact Assessment)란? AI를 도입하기 전 위험을 점검하는 절차
AI 영향평가는 AI를 도입하기 전 목적·영향받는 사람·예상 위험·통제 방법을 살피는 절차입니다. 성능 평가와 개인정보 영향평가의 차이, 쉬운 예시, 업무 적용법을 정리합니다.
프롬프트 템플릿(Prompt Template)이란? AI에게 같은 일을 일관되게 시키는 질문 틀
프롬프트 템플릿은 반복하는 AI 요청에서 바뀌는 정보만 채워 넣도록 만든 질문의 틀입니다. 프롬프트, 시스템 프롬프트와의 차이, 쉬운 예시, 안전하게 쓰는 법을 정리합니다.
데이터셋(Dataset)이란? AI가 학습과 평가에 쓰는 데이터 묶음
데이터셋은 AI가 패턴을 배우고 성능을 시험할 때 쓰는 데이터 묶음입니다. 학습·검증·테스트 데이터의 차이와 데이터 카드, 라벨링, 데이터 품질을 초보자 눈높이에서 정리합니다.
가중치(Weight)란? AI 모델이 학습으로 조정하는 숫자
가중치는 AI 모델이 입력 정보를 얼마나 반영할지 정하는 학습된 숫자입니다. 파라미터·편향·특징·체크포인트와의 차이, AI 모델 파일을 볼 때 알아둘 점을 초보자 기준으로 설명합니다.
액세스 토큰(Access Token)이란? AI 앱 연결 권한을 나타내는 임시 출입증
액세스 토큰은 AI 앱이나 자동화가 허용된 범위 안에서 외부 API와 사용자 데이터에 접근할 때 쓰는 임시 자격 증명입니다. OAuth, 리프레시 토큰, API 키와의 차이와 안전한 관리법을 쉽게 설명합니다.
데이터 레지던시(Data Residency)란? AI에 넣은 정보가 저장되는 지역
데이터 레지던시는 AI 서비스에 넣은 프롬프트·파일·결과물이 어느 지역에 저장되는지 관리하는 개념입니다. 데이터 로컬라이제이션·데이터 주권·추론 레지던시와의 차이와 확인 방법을 쉽게 설명합니다.
메시지 큐(Message Queue)란? AI 자동화 작업을 줄 세워 처리하는 방법
메시지 큐의 뜻부터 AI 자동화에서 필요한 이유, 웹훅·Pub/Sub와의 차이, 중복 실행을 막는 주의점까지 초보자 눈높이로 정리합니다.
컨테이너(Container)란? AI 개발 환경을 어디서나 같은 방식으로 실행하는 방법
컨테이너는 AI 앱과 실행에 필요한 코드, 라이브러리, 설정을 함께 묶어 같은 방식으로 실행하게 하는 격리된 실행 환경입니다. 이미지, 가상 머신, 쿠버네티스와의 차이와 실무 주의점을 쉽게 정리합니다.
에폭(Epoch)이란? AI 모델이 학습 데이터를 한 바퀴 도는 횟수
에폭은 AI 모델이 전체 학습 데이터를 한 번 모두 훑는 학습 단위입니다. 배치, 스텝, 체크포인트와의 차이와 실무 주의점을 쉽게 정리합니다.
