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.
컨텍스트 엔지니어링(Context Engineering)이란? AI에게 필요한 맥락을 설계하는 방법
컨텍스트 엔지니어링은 AI가 답하기 전에 봐야 할 지시, 자료, 도구, 메모리, 출력 형식을 알맞게 구성하는 설계 방식입니다.
시스템 카드(System Card)란? AI 모델의 안전성 설명서를 읽는 법
시스템 카드는 AI 모델이나 AI 제품의 위험, 안전 평가, 완화 조치, 한계를 정리한 안전성 문서입니다. 모델 카드·벤치마크·레드팀과의 차이까지 초보자 눈높이로 설명합니다.
모델 서빙(Model Serving)이란? AI 모델을 실제 서비스에서 답하게 하는 방법
모델 서빙은 학습이 끝난 AI 모델을 앱, 웹사이트, 자동화가 호출할 수 있는 실행 환경에 올려 실제 요청에 응답하게 하는 운영 과정입니다.
RLHF(사람 피드백 기반 강화학습)란? AI가 사람 선호를 배우는 방식
RLHF는 사람이 더 낫다고 고른 답변이나 행동을 보상 신호로 바꿔 AI 모델을 조정하는 학습 방식입니다. 챗GPT 같은 대화형 AI를 이해할 때 꼭 알아야 할 기본 용어입니다.
시맨틱 검색(Semantic Search)이란? AI가 의미로 정보를 찾는 방식
시맨틱 검색은 검색어의 단어 일치보다 사용자의 의도와 문맥상 의미가 가까운 결과를 찾거나 더 위로 올리는 AI 검색 방식입니다.
