분류(Classification)란? AI가 입력을 카테고리로 나누는 기본 개념
분류는 AI가 입력을 미리 정한 카테고리나 라벨 중 하나로 나누는 작업입니다. 고객 문의 분류, 감성 분석, 콘텐츠 안전 점검에서 어떻게 쓰이는지 쉽게 정리했습니다.
프롬프트 캐싱(Prompt Caching)이란? AI API 비용과 응답 시간을 줄이는 방법
프롬프트 캐싱은 반복되는 긴 입력을 AI 서비스가 재사용해 비용과 응답 시간을 줄이는 최적화 방식입니다. 컨텍스트 윈도우, 메모리, RAG와의 차이까지 쉽게 정리했습니다.
벡터 데이터베이스(Vector Database)란? AI가 의미로 검색하게 해주는 저장소
벡터 데이터베이스는 임베딩 벡터를 저장하고 질문과 의미가 가까운 자료를 빠르게 찾아주는 데이터베이스입니다. AI 검색과 RAG에서 왜 중요한지 쉽게 정리했습니다.
API 엔드포인트란? AI API가 요청을 받는 주소 뜻과 쉬운 예시
API 엔드포인트는 앱이나 자동화가 특정 AI 기능을 실행하기 위해 요청을 보내는 정해진 URL 또는 요청 주소입니다. AI API를 연결할 때 꼭 알아야 할 기본 개념을 쉽게 정리했습니다.
TTS(Text-to-Speech)란? AI가 글을 자연스러운 음성으로 읽어 주는 기술
TTS는 글자나 문장을 사람이 들을 수 있는 합성 음성으로 바꾸는 AI 음성 기술입니다. STT, 음성 합성, 보이스 클로닝과의 차이와 실전 주의점을 쉽게 정리했습니다.
최소 권한 원칙(Least Privilege)이란? AI 자동화 권한을 안전하게 줄이는 기본 개념
최소 권한 원칙은 AI 자동화와 에이전트가 필요한 권한만 갖도록 제한하는 보안 원칙입니다. 초보자도 이해하기 쉽게 예시와 주의점을 정리했습니다.
OCR(광학 문자 인식)이란? 이미지 속 글자를 텍스트로 바꾸는 AI 기술
OCR은 이미지나 스캔 문서 속 글자를 컴퓨터가 읽을 수 있는 텍스트로 바꾸는 기술입니다. AI 문서 자동화에서 왜 중요한지 쉽게 정리했습니다.
JSON Schema란? AI 답변 형식을 정하는 데이터 설계도
JSON Schema는 JSON 데이터가 따라야 할 필드, 타입, 필수값, 허용 범위를 정하는 규칙입니다. AI 구조화 출력과 자동화에서 왜 중요한지 쉽게 정리했습니다.
데이터 증강(Data Augmentation)이란? AI 학습 데이터를 늘리는 방법
데이터 증강은 기존 학습 데이터를 현실적인 방식으로 변형해 AI 모델이 학습할 수 있는 예시의 다양성과 수를 늘리는 방법입니다.
Top-p란? AI 답변 후보 범위를 조절하는 샘플링 값
Top-p는 AI가 다음 토큰을 고를 때 누적 확률 기준으로 후보 범위를 좁히는 생성 설정값입니다.
