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.
F1 점수란? AI 모델 성능을 한 숫자로 비교하는 방법
F1 점수의 뜻부터 정확도·정밀도·재현율과의 차이, AI 분류 모델을 평가할 때 확인할 점까지 초보자 눈높이로 정리합니다.
API란? AI 기능을 앱과 자동화에 연결하는 방법
API의 뜻부터 AI 앱·자동화에서 쓰는 이유, 엔드포인트·페이로드·SDK와의 차이까지 초보자 눈높이로 정리합니다.
청킹(Chunking)이란? AI가 긴 문서를 나눠 이해하는 방법
청킹은 긴 문서를 검색과 AI 답변에 쓰기 좋은 작은 조각으로 나누는 작업입니다. RAG에서 왜 필요한지, 청크 크기와 겹침을 어떻게 이해해야 하는지, 토큰화·임베딩과의 차이를 초보자 눈높이로 정리합니다.
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.
