Category Archives: Glossary

You are here:

에이전트 메모리는 AI가 이전 대화와 작업에서 필요한 사실, 결정, 선호를 골라 다음 작업에 다시 활용하는 방식입니다. 대화 기록, RAG, 모델 학습과의 차이와 안전한 관리 원칙을 쉽게 설명합니다.

비밀 관리는 AI 자동화에 필요한 API 키·토큰·비밀번호를 코드 밖에서 안전하게 저장하고, 필요한 작업에만 꺼내 쓰며, 교체 이력을 관리하는 방식입니다. 환경 변수·API 키·암호화 키와의 차이, 쉬운 예시, 실전 점검 항목을 정리합니다.

데드 레터 큐는 여러 번 처리에 실패한 AI 자동화 작업을 일반 작업 줄에서 분리해 검토하게 하는 별도 보관함입니다. 메시지 큐, 재시도, 서킷 브레이커와의 차이와 쉬운 예시를 정리합니다.

골든 데이터셋은 사람이 검토해 신뢰할 수 있는 입력과 기대 결과를 모아 둔 AI 평가용 기준 사례입니다. 프롬프트·모델·자동화를 바꾼 뒤 품질이 나빠지지 않았는지 확인하는 방법을 쉽게 설명합니다.

콘텐츠 자격 증명은 디지털 콘텐츠의 제작·수정 이력을 검증 가능한 방식으로 담는 표준 기반 정보입니다. AI 생성 여부를 포함할 수 있지만, 콘텐츠가 사실이라는 보증서와는 다릅니다.

특성 중요도는 AI 모델이 예측할 때 어떤 입력 정보가 얼마나 영향을 주었는지 살펴보는 방법입니다. 전체 모델 기준과 한 건의 예측 기준 차이, SHAP과의 관계, 해석할 때의 주의점을 쉽게 정리합니다.

AI 인용은 생성형 AI 답변의 어느 문장이 어떤 웹페이지나 문서를 근거로 했는지 연결해 주는 표식입니다. 출처 링크, 그라운딩, RAG와의 차이와 답변을 안전하게 검토하는 방법을 초보자 눈높이로 정리합니다.

제로 트러스트는 사내망이나 로그인 상태라는 이유만으로 신뢰하지 않고, AI 도구와 데이터에 접근할 때마다 신원·권한·상황을 확인하는 보안 원칙입니다. AI 에이전트와 자동화에 왜 필요한지, 최소 권한·다중 인증·가드레일과의 차이를 쉽게 정리합니다.

데이터 드리프트는 AI가 실제 서비스에서 받는 입력 데이터의 분포가 학습 때와 달라지는 현상입니다. 모델 드리프트·예측 드리프트·데이터 품질 문제와의 차이, 점검 순서와 주의점을 쉽게 정리합니다.

지식 그래프는 사람·상품·문서·개념 같은 정보와 그 관계를 노드와 연결선으로 정리한 구조입니다. RAG, 벡터 검색, 그래프 데이터베이스와의 차이까지 초보자 기준으로 설명합니다.

🚀 감자친구 멤버십 월 12,000 🎉