대규모 언어 모델(LLM)이란? 챗GPT를 이해하는 가장 쉬운 기본 개념
대규모 언어 모델(LLM)은 많은 텍스트를 학습해 다음에 올 단어와 문장을 예측하는 AI 모델입니다. 챗GPT 같은 생성형 AI와의 관계, 작은 언어 모델·추론 모델과의 차이, 안전하게 쓰는 방법을 초보자 눈높이로 정리합니다.
메타데이터(Metadata)란? AI가 문서를 더 정확히 찾게 돕는 정보
메타데이터는 문서·파일·이미지 같은 데이터에 붙는 제목, 날짜, 작성자, 출처, 권한, 주제 같은 설명 정보입니다. AI 검색과 RAG에서 왜 중요한지, 일반 파일 내용·태그·콘텐츠 자격 증명과 무엇이 다른지 쉽게 정리합니다.
정책 엔진(Policy Engine)이란? AI 에이전트의 도구 실행을 규칙으로 관리하는 방법
정책 엔진은 누가 어떤 AI 도구를 어떤 조건에서 실행할 수 있는지 규칙으로 판정하는 장치입니다. 가드레일, 인증, 기능 플래그와의 차이까지 쉽게 정리합니다.
기능 플래그(Feature Flag)란? AI 기능을 안전하게 켜고 끄는 방법
기능 플래그는 새 AI 기능을 다시 배포하지 않고도 켜거나 끄고, 일부 사용자에게만 보이게 하는 제어 장치입니다. 카나리 배포·A/B 테스트와의 차이와 안전하게 쓰는 기준을 초보자 눈높이로 정리합니다.
AI 리터러시(AI Literacy)란? AI를 안전하고 책임 있게 쓰는 기본 역량
AI 리터러시는 AI의 기회와 한계, 위험을 이해하고 상황에 맞게 판단하며 사용하는 역량입니다. 챗GPT 같은 도구를 업무에 쓸 때 무엇을 확인해야 하는지 쉬운 예시와 함께 정리합니다.
민감 정보 가림(Redaction)이란? AI에 넣기 전 개인정보를 가리는 방법
민감 정보 가림(Redaction)은 텍스트·이미지·문서에서 개인정보와 비밀값을 찾아 보이지 않게 바꾸는 처리입니다. 비식별화·마스킹과의 차이, AI에 자료를 넣기 전 확인할 점을 쉽게 설명합니다.
컨텍스트 압축(Context Compaction)이란? 긴 AI 대화의 핵심을 남기는 방법
컨텍스트 압축 뜻과 쉬운 예시를 정리했습니다. 긴 AI 대화와 에이전트 작업 기록을 핵심 맥락으로 줄이는 이유, 메모리·컨텍스트 윈도우와의 차이, 안전하게 적용하는 기준을 설명합니다.
에이전트 핸드오프(Agent Handoff)란? AI 작업을 알맞은 담당에게 넘기는 방법
에이전트 핸드오프 뜻과 쉬운 예시를 정리했습니다. AI 작업 위임, 도구 호출, 멀티 에이전트와의 차이, 맥락·권한·검토를 설계하는 실전 기준까지 설명합니다.
리랭킹(Reranking)이란? AI가 찾은 문서의 순서를 더 정확히 고르는 방법
리랭킹은 AI 검색이 먼저 찾은 후보 문서를 질문과의 관련성에 따라 다시 정렬하는 단계입니다. 벡터 검색·RAG와의 차이, 쉬운 예시, 운영 시 주의점을 정리합니다.
데이터 보존(Data Retention)이란? AI에 넣은 정보를 언제까지 남길지 정하는 기준
데이터 보존은 AI 서비스와 자동화가 입력·출력·파일·로그를 얼마나 오래 저장하고 언제 삭제할지 정하는 기준입니다. 데이터 레지던시와의 차이, 쉬운 예시, 안전한 점검 항목을 정리합니다.
